Lab Apim MCP

MCP+AAzure APIM零信任架构全实践实验室

这个实验室被设计成一个故事 4法案。您将首先在云中部署一个简单的MCP服务器，并逐步发展您的架构，直到您达到具有身份验证和代表（OBO）流程的复杂企业场景。

目标（目标状态）

在本次旅程结束时，您将拥有一个安全的架构，其中AI代理代表登录用户访问敏感数据（Microsoft Graph），并受到MCP网关的保护。

Architecture Diagram

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场景

你是一名平台工程师，负责为公司的开发人员提供人工智能工具。

1. 第1幕： 证明该概念有效（部署）。
2. 第2幕： 管理对这些工具的访问（APIM MCP网关）。
3. 第3幕： 保护周边（身份）。
4. 第4幕： 确保AI使用用户自己的身份访问敏感数据（OBO Flow）。

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先决条件

• Azure命令行界面 已安装并登录(az login).
• Azure功能核心工具 (func).
• Python 3.10+.
• Visual Studio Code 随着 GitHub Copilot 扩展（或兼容的MCP客户端）。

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舞台准备（环境）

为了确保资源名称的唯一性和可重复性，我们将使用设置脚本。

1. 导航到实验室文件夹：

   cd mcp-lab

1. 配置环境变量（在Bash/WSL终端中运行）：

   source env-setup.sh

*此命令生成一个随机后缀，并设置以下变量 $GRP, $FUNC, $APIM, $AZURE_CLI_APP_ID 等等让这个终端在整个实验室都保持开放。*

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第一幕：MCP服务器的诞生

在此阶段，您的目标很简单：让MCP服务器在云中运行（Azure Functions）并可公开访问。

1.1提供基础设施

# Create Resource Group
az group create --name $GRP --location $LOC

# Create Storage Account (Required for Functions)
az storage account create --name $STG --location $LOC --resource-group $GRP --sku Standard_LRS

# Create the Function App (Serverless Linux)
az functionapp create --name $FUNC --storage-account $STG --consumption-plan-location $LOC --resource-group $GRP --runtime python --runtime-version 3.11 --functions-version 4 --os-type Linux

1.2部署代码

当前代码有一个简单的工具(echo_message)以及一个安全的工具(get_my_profile_info).让我们发布它。

# Publish the Function App
func azure functionapp publish $FUNC

1.3烟雾测试

让我们通过测试这个简单的工具来验证MCP服务器是否处于活动状态。

1. 在VS Code中，编辑 .vscode/mcp.json 文件（在项目的根目录下创建 lab-apim-mcp 如果它不存在）：

   {
     "mcpServers": {
       "azure-func-direct": {
         "url": "https://.azurewebsites.net/mcp",
         "type": "http"
       }
     }
   }

*（替换 ` 与价值 $FUNC.快跑 echo $FUNC` 在终端中查看）。*

1. 重新启动VS代码或重新加载窗口。

1. 打开Copilot Chat并键入：

> @azure-func-direct echo_message message="Hello Azure Function"

成功： 如果Copilot响应“来自Azure的回声：Hello Azure函数”，则动作1完成。

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第二幕：守护者（Azure MCP网关）

直接访问该功能是不安全的，难以管理。让我们把 Azure API管理（APIM） 前端充当智能MCP网关。

2.1提供APIM

*注意：创建“开发人员”层大约需要30-45分钟。喝咖啡的好时机。*

az apim create --name $APIM --resource-group $GRP --location $LOC --publisher-name "Lab Admin" --publisher-email "admin@lab.com" --sku-name Developer

2.2将MCP服务器导入APIM

APIM对MCP服务器（GenAI网关）具有本机支持。我们将通过门户网站进行此操作。

1. 转到 Azure门户 > API管理 ($APIM).

1. 在左侧菜单中，选择 MCP服务器.

1. 点击 +创建 > 暴露现有的MCP服务器.

1. 按如下方式填写表单字段：

后端MCP服务器

- MCP服务器基本url: https://.azurewebsites.net/mcp *（替换 ` 随着 $FUNC`.*

新建MCP服务器

- 显示名称: MCP Lab Gateway - 名字: mcp-lab - 基础路径: lab - 描述: Azure Function acting as MCP Server

1. 点击 创建.

*注意：为了简单起见，此设置使用公共后端端点。在生产环境中，始终使用专用端点或ExpressRoute限制隔离您的Function App，以防止直接访问。*

2.3通过网关进行测试

现在让我们将VS代码指向APIM。

1. 更新 .vscode/mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "azure-apim-gw": {
         "url": "https://.azure-api.net/lab/mcp",
         "type": "http"
       }
     }
   }

1. 重新启动VS代码。
2. 再次测试：

> @azure-apim-gw echo_message message="Hello via APIM"

成功： 现在的流程是：VS代码->APIM->函数。

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第3幕：身份与安全

现在让我们锁上门。没有有效的徽章（JWT令牌），任何人都不应调用APIM。

3.1创建应用程序标识（后端）

我们需要在Microsoft Entra ID中注册我们的API。

# Create App Registration
BACKEND_APP_ID=$(az ad app create --display-name "mcp-lab-backend-$RND" --sign-in-audience AzureADMyOrg --query appId -o tsv)

# Create Service Principal
az ad sp create --id $BACKEND_APP_ID

# Define API URI (api://)
az ad app update --id $BACKEND_APP_ID --identifier-uris "api://$BACKEND_APP_ID"

# Expose "MCP.Execute" scope (Using Python for safe JSON generation)
python3 -c "import sys, uuid, json; scope_id = str(uuid.uuid4()); print(scope_id)" > scope_id.txt
SCOPE_ID=$(cat scope_id.txt) && rm scope_id.txt

python3 -c "import sys, json; scope_id = sys.argv[1]; data = {'oauth2PermissionScopes': [{'adminConsentDescription': 'Access MCP', 'adminConsentDisplayName': 'Access MCP', 'id': scope_id, 'isEnabled': True, 'type': 'User', 'userConsentDescription': 'Access MCP', 'userConsentDisplayName': 'Access MCP', 'value': 'MCP.Execute'}]}; print(json.dumps(data))" "$SCOPE_ID" > scope.json

az ad app update --id $BACKEND_APP_ID --set api=@scope.json
rm scope.json

echo "Backend App ID: $BACKEND_APP_ID"

3.2在APIM中应用策略（验证JWT）

让我们配置APIM以拒绝没有令牌的调用。

1. 在门户中，转到 MCP服务器 >点击 MCP实验室网关.
2. 寻找 政策 选项（或 `` 图标在 入站处理).
3. 在中插入验证策略 `` 块：

    
    
    
        *
        *
        *
    

    
    
        
            api://{{YOUR_BACKEND_APP_ID}}
        
    

*（替换 {{YOUR_TENANT_ID}} 和 {{YOUR_BACKEND_APP_ID}} 具有实际价值）。*

*如果你不知道你的租户ID，运行az account show来检索它。*

3.3安全测试（预期失败）

尝试使用 @azure-apim-gw echo_message 再次在VS代码中。

预期结果： 您将收到 HTTP 401未经授权 立即出错。这意味着APIM策略正在发挥作用！

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第四幕：代表（OBO）流动

“大结局”。我们将让VS Code发送一个令牌，APIM对其进行验证，然后函数将此令牌交换为另一个令牌以读取您的配置文件。

4.1配置机密和权限

该功能需要“代表用户发言”（OBO）的权限。

# 1. Generate Secret for the App
BACKEND_SECRET=$(az ad app credential reset --id $BACKEND_APP_ID --display-name "OBOSecret" --query password -o tsv)

# 2. Grant Graph permission (User.Read) using Global IDs
MS_GRAPH_ID="00000003-0000-0000-c000-000000000000" # Microsoft Graph API
USER_READ_ID="e1fe6dd8-ba31-4d61-89e7-88639da4683d" # User.Read Scope

az ad app permission add --id $BACKEND_APP_ID --api $MS_GRAPH_ID --api-permissions $USER_READ_ID=Scope
az ad app permission grant --id $BACKEND_APP_ID --api $MS_GRAPH_ID --scope User.Read

4.2配置功能应用程序

将凭据发送到云中的Function。

az functionapp config appsettings set --name $FUNC --resource-group $GRP --settings "AZURE_TENANT_ID=$(az account show --query tenantId -o tsv)" "BACKEND_CLIENT_ID=$BACKEND_APP_ID" "BACKEND_CLIENT_SECRET=$BACKEND_SECRET"

4.3配置客户端（VS代码）

我们需要一个真正的令牌。

1. 预授权： 允许Azure CLI为您的API请求令牌。我们使用 az rest 对CLI模式更改具有鲁棒性。

   # 1. Get Object ID
   BACKEND_OBJ_ID=$(az ad app show --id $BACKEND_APP_ID --query id -o tsv)

   # 2. Generate JSON Config (Python one-liner for safe copy-paste)
   python3 -c "import sys, json; scope_id = sys.argv[1]; cli_id = sys.argv[2]; data = {'api': {'oauth2PermissionScopes': [{'adminConsentDescription': 'Access MCP', 'adminConsentDisplayName': 'Access MCP', 'id': scope_id, 'isEnabled': True, 'type': 'User', 'userConsentDescription': 'Access MCP', 'userConsentDisplayName': 'Access MCP', 'value': 'MCP.Execute'}], 'preAuthorizedApplications': [{'appId': cli_id, 'delegatedPermissionIds': [scope_id]}]}}; print(json.dumps(data))" "$SCOPE_ID" "$AZURE_CLI_APP_ID" > patch.json

   # 3. Apply via Graph API
   az rest --method PATCH --uri "https://graph.microsoft.com/v1.0/applications/$BACKEND_OBJ_ID" --headers "Content-Type=application/json" --body @patch.json
   rm patch.json

1. 生成令牌：

   # Login (Refreshes session)
   az login --tenant $(az account show --query tenantId -o tsv)

   # Get Token
   az account get-access-token --resource "api://$BACKEND_APP_ID" --query accessToken -o tsv

*复制生成的令牌。*

1. 配置MCP客户端：

更新 .vscode/mcp.json 包含您的令牌 直接. *（注意：我们在这里粘贴令牌是因为一些VS Code扩展尚不支持交互式输入提示。）*

   {
     "mcpServers": {
       "azure-obo-final": {
         "url": "https://.azure-api.net/lab/mcp",
         "type": "http",
         "headers": {
           "Authorization": "Bearer YOUR_LONG_TOKEN_HERE"
         }
       }
     }
   }

4.4最终测试

1. 重新加载VS Code窗口。
2. 打开Copilot Chat并调用安全工具：

> @azure-obo-final get_my_profile_info

预期结果： 工具应作出响应 “成功！OBO Flow工作正常”，显示从Microsoft Graph安全检索到的您的姓名和职位。

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祝贺 你已经完成了旅程。

清理

*不要忘记删除此实验室期间创建的所有资源，以避免持续成本。*

az group delete --name $GRP --yes --no-wait