为开发人员提供 AI 辅助的工具和体验。借助 Microsoft Copilot in Azure,使用自然语言编写、排查和优化 API 策略。在 Visual Studio Code 中利用 GitHub Copilot 加快 API 设计,确保符合组织标准。帮助开发人员和智能体在集中式目录中通过语义搜索快速找到合适的 API - 推动重用、一致性并加快基于 API 的解决方案的交付。
通过高性能的多语言 API 网关在服务的整个生命周期内对其进行管理与保护;该网关支持 REST、GraphQL、WebSocket、OData 等协议,提供身份验证、授权、速率和配额限制、缓存、动态路由、负载均衡和断路器功能,并提供可自定义的日志记录、监视和分析。
面向所有 AI 终结点的 AI 网关
安全管理 AI 模型、MCP 服务器和智能体,并向开发人员、应用程序和其他智能体公开 - 实施令牌限制和配额,进行归因分析和成本控制,并跟踪关键指标。获得对提示和补全内容的可观测性,应用语义缓存以提升性能和降低支出,执行内容安全来确保信任、可靠性和合规性。在模型间实现先负载均衡,最大限度提升效率和弹性。
为每个 API 启用 MCP
将现有 API 轻松转换为 MCP 服务器,供 AI 智能体安全发现和使用。通过统一的身份验证、授权、速率限制和其他策略,集中治理内部和外部 MCP 工具。通过可信且合规工具的专用注册表简化发现 - 这些工具集成到 Azure AI Foundry 和 Microsoft Copilot Studio。
传统 API 和 AI API 的集中式目录
在单一目录中,对任何环境中的传统模型、MCP 服务器和智能体 API 进行统一治理。通过合规评分卡和 Lint 分析实施质量和一致性,并发布 API 以供开发人员和 AI 智能体安全发现和重用。
联合 API 管理
让团队能够灵活自主地管理其 API,同时保持企业范围内的治理与合规性。在整个组织内集中实现可观测性、运行时策略执行和 API 发现。
企业级安全和威胁防护
通过内置防护措施保护 API,防御 OWASP API 十大漏洞。使用 Microsoft Defender for Cloud 持续评估安全状况,检测和响应威胁,并优先处理修正 - 该工具提供全面的企业级保护。
混合和多云 API 管理
在 API 的运行环境中对其进行管理,在 Azure、本地环境或其他云中,通过自托管的容器化网关实现。Azure 中的统一控制平面可集中管理 API 和策略执行。使用 API 中心作为单一注册表,整合任何类型、任何环境的 API 清单、治理、合规性与发现。
AI 支持的 API 设计和策略创作
通过 AI 辅助的开发人员工具提升生产力。在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot 根据自然语言提示生成高质量 API 规范,确保符合组织标准。使用 Microsoft Copilot in Azure 创作、调试和优化策略,简化运行时策略管理。
全面的监视和分析
通过仪表板、指标和日志实时洞察 API 流量。监视传统模型、MCP 服务器和智能体 API 的使用情况、延迟和错误。扩展日志记录,捕获 AI 提示、聊天补全和令牌消耗情况。通过可自定义的报告将原始指标转化为业务见解,为路线图规划、投资决策和企业范围的 API 策略提供指导。
Azure API 管理是一个 AI 网关,用于公开和治理模型、MCP 服务器及智能体。将 API 转换为 MCP 服务器,或通过策略实现身份验证、授权和速率限制,调解现有工具以支持智能体。针对模型,执行令牌配额、语义缓存和内容安全。API 中心提供统一的 MCP 工具注册表,并集成到 Azure AI Foundry 和 Microsoft Copilot Studio。
Azure API 管理使团队能够通过工作区独立管理 API,同时在整个企业范围内集中实现可观测性、策略执行和发现 - 涵盖从传统服务(REST、GraphQL、SOAP、gRPC、OData)到 AI 模型、MCP 服务器和智能体的所有内容。API 中心通过统一注册表扩展了这一功能,实现清单管理、合规性和重用,即使是 Azure 外部管理的 API 也支持。