【日积月累】 APISIX-MCP结合AI模型上下文协议（MCP），提供标准化路径，使传统应用能轻松接入AI大模型。通过APISIX-MCP，用户可通过自然语言与APISIX网关交互，管理API资源和插件配置。这种方式降低了操作复杂度，提高自动化程度，并确保配置准确性。MCP协议为API智能管理开辟新可能，APISIX-MCP将持续优化以提升运维效率。

【AI驱动】 APISIX MCP Server是连接大语言模型与APISIX管理API的桥梁，通过自然语言管理APISIX资源，简化API操作。支持资源获取、删除、路由和服务管理、插件配置等功能。配置简单，只需安装并配置AI客户端。APISIX MCP提升API管理效率，降低学习门槛，适用于多种AI模型。

【日积月累】 编译使用 我打算使用apisix作为原始项目，所以首先应该学会对apisix的编译安装并使之能够成功运行。 项目地址 Apache APISIX 是一个云原生 API 网关Apache APISIX 仪表板旨在让用户通过前...

【日积月累】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。对于 Apache APISIX 监控，结合 Prometheus 是最佳实践之一。通过启用 APISIX 的 Prometheus 插件，可以收集 HTTP 请求、上游延迟等关键指标。这些数据能帮助企业监控 API 网关的性能和安全性，并通过 Grafana 实现可视化。为了提升监控效果，合理配置 Prometheus 的采集策略和告警规则至关重要。同时，需要在性能监控与系统资源消耗之间找到平衡，以确保系统高效运行。

【日积月累】 Apache APISix 是一个高性能的开源 API 网关，支持通过 response-rewrite 插件设置自定义响应头，以标识上游服务器身份。这在微服务架构中尤为重要，可用于流量监控、A/B 测试和故障排查。APISix 提供灵活的负载均衡和插件机制，使得配置自定义响应头变得简单高效，同时通过虚拟标识和加密等方式确保响应头的安全性。合理配置 APISix 的响应头可以提高系统的可观测性和维护性。

【日积月累】 在本文聚焦 APISIX 路由优先级中的路由匹配，开篇点明其在微服务与 API 网关里对流量精准引导、提升服务响应的关键意义。深入解析路由匹配核心要素，包含借助 URI、方法等精准界定路由规则，阐释优先级判定准则。通过详实代码实战，展现从环境搭建到简单、复杂路由匹配流程，直击常见路由冲突与性能瓶颈，给出排查、优化策略