前言
在微服务和 API 经济时代，API 网关承载着核心流量入口的职责，其性能和稳定性至关重要。传统的监控方式往往依赖于复杂的仪表盘、查询语言（如 PromQL）和分散的管理界面，不仅学习成本高，而且在快速定位问题、获取综合信息时效率低下。
API7-MCP 旨在打破这一壁垒，它通过 MCP 协议将 API7 企业版监控指标接入 AI，允许用户通过自然语言与 API7 企业版进行交互，执行包括指标查询、告警分析和联系人管理在内的一系列操作，极大地简化了 API 的监控和运维工作。本文将深入探讨如何运用 API7-MCP，通过自然语言获取和分析监控指标。
API7-MCP 有哪些 API 监控分析功能？
基于 MCP 的能力，API7-MCP 能够查询监控数据，如网关流量、网关组/实例/服务/路由的监控情况。
API7-MCP 的这些功能可以在多个实际场景中发挥作用：
日常运维巡检： 运维工程师可以通过简单的自然语言指令，快速了解网关集群和核心服务的健康状况，如“今天早上网关流量峰值是多少？”、“核心服务的错误率是否正常？”。
快速故障排查： 当收到告警或用户反馈问题时，可以迅速使用 API7-MCP 查询相关服务的实时指标（延迟、错误率），从而采取对应措施，形成一个快速响应闭环。
性能分析与优化： 开发或运维人员可以方便地查询特定服务或路由在不同时间段的性能指标，如“对比上周和这周服务 C 的平均延迟”，为性能瓶颈定位和优化提供数据支持。
团队协作与信息同步： 团队成员（即使非技术背景）可以通过自然语言查询了解 API 的运行情况，便于跨部门沟通和信息同步。
如何使用 API7-MCP 进行 API 监控与分析？
1. 查询网关组下的监控数据
借助 API7-MCP，我们无需手动编写复杂的 PromQL 查询语句，就能轻松获取网关组内的完整监控指标。以查询 default 网关组过去 10 分钟的监控数据为例：AI Client 会通过 get_prometheus_metrics 工具获取该网关组下的所有监控指标，包括状态码分布、失败请求数、API 请求总量、带宽使用情况、请求延迟、连接状态以及每秒请求数（QPS）等核心监控数据。
AI 还能帮助我们将数据分项整理，如果需要也可以让它对数据进行分析并进一步提供优化建议。
2. 查询指定网关组下的某个服务的监控数据
API7-MCP 还支持精细化监控粒度，除了查看整组网关的汇总数据，也可以聚焦到某个具体服务。例如，我们可以查询 default 网关组下的 httpbin 服务在过去 5 分钟的运行状况，包括：
- 单个服务的状态码分布，清晰识别服务响应质量；
- 服务的请求延迟表现，是否存在响应超时的趋势；
- 某个时间段的请求突增、错误暴涨等异常波动。
这对定位问题尤为关键，比如当 429 错误比例明显偏高时，说明可能存在流控配置不足或攻击行为；而 502/503 错误频繁出现，则可能是服务实例宕机、上游连接不稳定等问题。
通过细化查询维度，运维和开发人员可以更高效地做出决策，实现精准治理。
总结
用户既可通过 API7 企业版控制台可视化界面直观监测各项指标，也能基于 API7-MCP 接入 AI 的能力对 API7 企业版实现智能化的监控数据分析。两种方式搭配使用，既能满足日常监控的实时可视化需求，又能通过智能分析快速定位复杂问题，为用户提供更全面的可观测性解决方案。