Higress 2.1.3 与 Nacos 3.0.0 集成实践:解决 MCP Bridge 连接问题
在微服务架构中,服务发现和配置管理是核心组件。Higress 作为阿里巴巴开源的云原生网关,与 Nacos 服务发现组件的集成尤为重要。本文将详细介绍 Higress 2.1.3 与 Nacos 3.0.0 集成过程中遇到的 MCP Bridge 连接问题及其解决方案。
问题背景
在实际部署 Higress 2.1.3 与 Nacos 3.0.0 时,开发者遇到了 MCP Bridge 无法正常连接到 Nacos 的 MCP(Mcp-streamble)服务的问题。具体表现为:
- 通过 MCP Inspector 工具测试时返回 HTTP 404 错误
- Higress 网关日志显示"route_not_found"错误
- 直接调用 MCP 端点可以成功,但通过 Higress 代理时失败
环境配置
典型的问题环境配置如下:
- Higress 版本:2.1.2/2.1.3
- Nacos 版本:3.0.0
- MCP 协议:Streamable HTTP
- 后端服务:基于 MCP-Nest 框架开发
问题分析
通过对问题日志和配置的深入分析,我们发现几个关键点:
-
路径重写问题:Higress 早期版本在处理 MCP 路径重写时存在缺陷,导致请求无法正确路由到后端服务。
-
镜像版本问题:2.1.2 版本存在已知问题,升级到 2.1.3 后部分问题得到解决,但仍需特定补丁镜像。
-
协议匹配问题:后端服务使用 Streamable HTTP 协议,而前端配置可能存在协议不匹配情况。
-
Host 头问题:当服务配置了特定域名时,请求必须携带正确的 Host 头,否则会导致路由失败。
解决方案
经过多次测试和验证,我们总结出以下解决方案:
-
升级 Higress 版本:
- 首先确保升级到 Higress 2.1.3 最新版本
- 对于特定问题,可使用补丁镜像:registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ch3cho/higress-core:sha-fd2b5cf
-
正确配置 MCP Bridge:
- mcpServerBaseUrl 应设置为
/mcp-02 - 确保服务类型与后端协议匹配(Streamable HTTP 或普通 HTTP)
- mcpServerBaseUrl 应设置为
-
路径配置调整:
- 对于 Streamable HTTP 后端,确保访问路径配置为
/mcp - 检查 VirtualService 中的路径重写规则是否正确
- 对于 Streamable HTTP 后端,确保访问路径配置为
-
请求头处理:
- 当服务配置了特定域名时,确保请求携带正确的 Host 头
- 或者去除服务配置中的域名限制
最佳实践建议
基于此次问题解决经验,我们建议在 Higress 与 Nacos 集成时遵循以下最佳实践:
-
版本选择:
- 优先使用 Higress 最新稳定版
- 确保 Nacos 版本兼容性
-
协议选择:
- 明确后端服务支持的协议类型
- 前端配置与后端协议保持一致
-
测试验证:
- 使用 MCP Inspector 工具进行连接测试
- 检查 Higress 容器内配置(/debug/configz 和 /config_dump)
-
日志监控:
- 密切关注 Higress 网关日志
- 特别关注 404 和路由相关的错误信息
总结
Higress 与 Nacos 的集成在微服务架构中扮演着重要角色。通过本文的分析和解决方案,开发者可以更好地理解两者集成的技术细节,避免常见的配置陷阱。特别是在使用较新版本的组件时,更需要注意版本兼容性和特定配置要求。
随着 Higress 项目的持续发展,相信这类集成问题会得到更好的解决。建议开发者关注项目更新,及时应用最新的修复和改进。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00