GraphQL 作为 AI-API 编排的“基本协议”

快速阅读: 《计算机周刊》消息，阿波罗GraphQL推出MCP服务器，基于图API连接AI模型，确立行业标准。开发者可利用GraphQL快速构建安全的AI应用，支持多种API类型，确保精确执行和权限控制。产品已开放获取。

一家名为阿波罗 GraphQL 的图基础 API 编排公司声称，一款新产品将确立基于图的行业标准，用于在人工智能时代安全、编排地访问 API……。该公司现已宣布推出阿波罗 MCP 服务器，这是一种技术服务平台，可通过模型上下文协议（MCP）将图 API 连接到 AI 模型。MCP 已成为（可以说是）“首选标准”，用于为 AI 模型提供超出其训练的数据和功能访问权限。随着阿波罗工具箱中新增了这一功能，开发者现在可以在构建需要无缝 AI 数据和服务访问的应用程序时利用 GraphQL 的强大功能。

我们知道企业在努力为其 API 提供适当的 AI 应用访问权限。作为声明式的 API 编排新兴标准，GraphQL 为 AI 应用程序构建者提供了一条无缝途径，可以快速且安全地构建由 API 驱动的智能代理软件。将 API 数据转换为适合 AI 消费的正确形状涉及复杂的挑战，包括发现、排序、安全性保障、重试、并行处理、缓存以及许多其他功能性和非功能性需求。GraphQL 声明式的、基于模式的 API 编排方式可以开箱即用地提供这些能力，使其成为实现 MCP 的理想基础，特别是在速度、安全性和敏捷性至关重要的 AI 领域。

阿波罗 MCP 服务器让开发者无需编写任何过程代码即可将 GraphQL 模式或操作转换为 MCP 工具。它与通过阿波罗连接器的任何未经修改的 REST API 以及原生 GraphQL 服务兼容。确定性执行：阿波罗在每次交互中都实现了精确且一致的 API 调用执行。AI 交互仅限于预先批准的操作和范围，包括跨越多个 API 的复杂编排流程。

阿波罗 MCP 服务器现已可供使用，可以通过从源代码进行下载和构建，或者通过即用容器部署获得。

(以上内容均由Ai生成)