Apollo GraphQL 近期推出了 MCP 服务器，该服务器基于 GraphQL 技术，旨在帮助企业安全、高效地将 AI 智能体与现有 API 集成。MCP 服务器通过标准化接口（MCP）连接 AI 模型与企业系统，降低开发成本，增强治理能力，加速 AI 功能交付。该方案利用 GraphQL 的声明式特性，实现确定性执行、选择性数据检索和嵌入式策略执行，从而实现 AI 应用的快速落地。Apollo 的解决方案使得企业能够在现有架构上快速叠加 AI 智能，预示着工具感知型 AI 成为未来趋势。

💡 **MCP 核心协议：** MCP（模型上下文协议）是 Apollo GraphQL MCP 服务器的核心，它在大型语言模型（LLMs）与企业系统之间建立标准化接口。该协议利用 GraphQL 创建声明式、可扩展的层，连接 AI 智能体与后端 API，支持查询数据、执行业务逻辑等任务。

✅ **GraphQL 的关键优势：** GraphQL 是一种理想的抽象层，特别适合复杂、多 API 工作流的编排。其核心优势包括：确定性执行，确保 AI 智能体与多个后端 API 交互时结果一致；选择性数据检索，仅请求所需字段，提升性能并降低风险；嵌入式策略执行，支持在查询中声明复杂规则，确保治理可扩展。

🛠️ **MCP 工具的两种模式：** MCP 工具支持两种模式，分别是静态工具和动态工具。静态工具使用预定义的 GraphQL 操作，提供可预测性；动态工具通过架构自省生成，允许 AI 进行开放式探索、渐进式架构学习和按需查询执行。

🚀 **快速集成与治理：** Apollo Connectors 允许企业通过现有 REST API 集成 MCP，无需重建或迁移服务，实现现有架构上快速叠加 AI 智能。通过声明式编排层抽象 API 和服务，简化治理，确保 AI 工具的稳定性和可扩展性。

🔍 **可观察性与调试：** Apollo MCP 服务器提供查询计划，开发者可以追踪 AI 生成的查询和 API 流。GraphQL 的声明式特性允许分析 AI 行为模式，并根据实际使用优化 MCP 工具，确保 AI 栈的透明性和可调试性。

Apollo GraphQL 推出 MCP 服务器：赋能 AI 智能体与现有 API 的安全高效集成

Apollo GraphQL 近期推出其 MCP 服务器，通过 GraphQL 技术使企业能够安全、高效地将 AI 智能体与现有 API 集成。该平台通过降低开发开销、增强治理能力并加速 AI 功能交付，帮助团队扩展创新并更快实现 AI 投资的价值。

MCP 核心：连接 AI 与企业系统的标准化协议

MCP 服务器的核心是 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），这是一个在大型语言模型（LLMs，如 ChatGPT 或 Claude）与企业系统之间建立标准化接口的协议。Apollo GraphQL MCP 服务器利用 GraphQL 创建了一个声明式、可扩展的层，将 AI 智能体与后端 API 连接，支持查询数据、执行业务逻辑或编排多步骤操作等任务。

Apollo GraphQL 的 CTO 兼联合创始人 Matt DeBergalis 解释道：

“API 是各种能力的入口：添加购物车、检查订单状态、安排预约、更新库存。当 AI 能够可靠地与这些系统交互时，我们将解锁一种全新的、更强大的软件形式，让自然语言成为复杂业务操作的接口。MCP 通过为 AI 的语言理解与 API 基础设施提供连接纽带，使这一切成为可能。”

图片来源：Apollo GraphQL

GraphQL 的优势：声明式、确定性与高效性

GraphQL 是一种理想的抽象层，适合用于复杂、多 API 工作流的编排，具备以下核心特性：

确定性执行：确保 AI 智能体与多个后端 API 交互时，结果一致且安全。选择性数据检索：AI 仅请求所需字段，减少不必要的开销，提升性能并降低无关输出的风险。嵌入式策略执行：支持在查询中声明复杂规则，如“仅向忠诚会员显示物流详情”，确保治理可扩展。

GraphQL 的声明式特性和自描述架构使 AI 智能体能够有效推理 API。LLMs 可通过架构元数据动态生成查询，无需繁琐的手动工具配置，支持更灵活的 AI 接口和适应性行为。

MCP 工具的灵活性

MCP 工具支持两种模式：

静态工具：使用预定义的 GraphQL 操作，提供可预测性。动态工具：通过架构自省（schema introspection）生成，允许 AI 进行开放式探索、渐进式架构学习和按需查询执行。

更重要的是，Apollo Connectors 允许企业通过现有 REST API 集成 MCP，无需重建或迁移服务。这意味着企业可以在现有架构上快速叠加 AI 智能，最大程度减少中断。

MCP：AI 开发者栈的基石

作为一种协议，MCP 正在迅速成为 AI 开发者栈的基础构建块，类似于 HTTP 对 Web 的作用。它标准化了语言模型访问外部工具和数据的方式。HashiCorp、GitHub 和 Docker 等行业巨头也开始推出 MCP 兼容产品，表明工具感知型 AI 正成为行业标准。

Apollo GraphQL 的 MCP 服务器已在 GitHub 上以 Elastic License 2.0 开源，供开发者使用。

InfoQ 专访：Matt DeBergalis 谈 MCP 服务器

InfoQ 就 MCP 服务器的发布采访了 Apollo GraphQL 的 CTO 兼联合创始人 Matt DeBergalis，以下是访谈精华：

问题 1：如何在多团队或企业环境中管理 MCP 工具的治理，防止敏感能力暴露或滥用？

DeBergalis：治理是个现实挑战——团队需要快速交付 MCP 工具以跟上 AI 发展，同时确保不暴露敏感数据或违反策略。我们通过声明式编排层实现 MCP 工具，抽象化 API 和服务。当定义一个 GraphQL 查询作为 MCP 工具时，你声明 AI 所需的数据，编排层处理认证、过滤和跨系统策略执行等复杂细节。

这种声明式方法使治理可扩展。例如，一个跨越客户和物流系统的查询可以强制执行“仅向忠诚会员显示跟踪详情”的规则。编排层确保确定性执行，同一工具始终行为一致，让团队在快速实验和交付的同时保持长期稳定性。

问题 2：早期 AI-API 编排中常见的设计模式或反模式是什么？GraphQL 和 MCP 如何解决？

DeBergalis：反模式是将 MCP 直接添加到每个 API，忽略抽象层。这会导致非确定性执行、API 返回完整对象导致的低效 token 使用、无法执行跨系统策略，以及随着 API、模型和 MCP 演变而难以更新的脆弱实现。

解决方案是使用编排层，而 GraphQL 非常适合这一角色。它通过查询计划提供确定性执行，仅返回所需字段，声明式地执行策略，并支持快速迭代。GraphQL 的声明式查询成为 MCP 工具，为 AI 提供清晰接口，编排层处理复杂性。这是开放标准 AI 栈的实现方式。

问题 3：Apollo MCP 服务器提供哪些可观察性或调试工具，帮助开发者跟踪 AI 生成的查询和 API 流？

DeBergalis：关键在于查询计划——当 AI 调用 MCP 工具时，你可以看到跨服务的精确确定性执行路径。声明式 GraphQL 查询显示调用了哪些 API、调用顺序和参数。这不是黑盒，而是可跟踪、调试和优化的透明编排。

GraphQL 的声明式特性允许分析 AI 行为模式，并根据实际使用优化 MCP 工具。人类开发者使用的可观察性工具同样适用于 AI 生成的查询。这种透明度是 AI 栈的基础——你需要信任并验证幕后发生的事情。

问题 4：Apollo Federation 在多领域 MCP 部署中如何帮助 AI 跨团队推理？

DeBergalis：GraphQL 成为 AI 的统一语义层。不同团队拥有各自的领域（如客户、库存、履约），而图谱提供了一个连贯的模型，AI 可自然遍历。这是 GraphQL 作为开放标准的强大之处：团队保持自主性，同时为共享语义理解做出贡献。

图谱的声明式特性意味着 AI 能力可快速演变而不中断。每个团队可更新其领域，AI 通过图谱自动获取新能力。这种稳定性和敏捷性的结合正是 AI 栈所需的开放标准，支持独立团队快速行动并保持整体一致。

结语

Apollo GraphQL 的 MCP 服务器通过 GraphQL 的声明式特性和 MCP 的标准化接口，为 AI 智能体与企业 API 的集成提供了强大支持。它不仅降低了开发门槛，还通过确定性执行、可扩展治理和高效数据检索，加速了 AI 应用的落地。随着 MCP 成为 AI 开发者栈的基石，Apollo 的解决方案为企业提供了在现有架构上快速叠加 AI 智能的路径，预示着工具感知型 AI 将成为未来标配。

关键词：Apollo GraphQL, MCP 服务器, Model Context Protocol, AI 智能体, GraphQL, API 集成, 企业治理, 声明式查询