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别人花 3 个月重写，我花了 3 天配网关：老系统零改造对接 AI 的野路子

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HELLO程序员

发布于 2026-07-28 11:16:51

发布于 2026-07-28 11:16:51

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概述

某天，公司技术负责人找到我：“我们有个想法，能不能让 AI 直接查库存、下订单、看报表？就像跟人聊天一样。”

文章被收录于专栏：大模型应用开发大模型应用开发

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腾讯云架构师技术同盟

目录

一、一个真实的场景

二、老系统的“原罪”

三、思路转个弯：不改代码，改协议

四、架构全景：三个组件搭一座桥
- 4.1 整体架构
- 4.2 三个组件的职责
- 4.3 一次调用的完整数据流

五、动手！完整部署指南
- 5.1 Docker Compose 一键部署
- 5.2 打通 Higress 与 Nacos Registry

六、三步落地：让老系统“开口说话”
- 第一步：登记老系统——让它有个“身份证”
- 第二步：创建 MCP Server——告诉网关“我要监控这个系统”
- 第三步：创建 Tool——把每个接口翻译成 MCP 工具
- 创建完成后，别忘了“发布为最新版本”

七、进阶：用自建平台驱动，告别手动配置
- 7.1 平台整体架构
- 7.2 数据模型：三张表管好一切
- 7.3 发布链路：从点击“发布”到 Nacos 写入，一条代码流
- 7.4 下线链路：同样一键完成
- 7.5 前端体验：一个页面搞定所有操作
- 7.6 从手动到自动：效率提升了多少？
- 7.7 平台的一个隐藏功能：预览 Nacos Spec

八、老系统鉴权：三种方案，总有一种适合你

九、验证：亲眼看到 AI 调用你的老系统
- 8.1 验证 SSE 端点
- 8.2 用 MCP Inspector 图形化调试
- 8.3 接入 AI 编程工具（以 CodeBuddy 为例）

十、踩坑血泪史：这些地方最容易翻车

十一、上手路线图：从 0 到 1 怎么走
- 第一周：基础设施 + 跑通一个接口
- 第二周：批量覆盖 + 鉴权
- 第三周：接入 AI 工具 + 收尾

十二、投入产出比：这笔账怎么算？

十三、给技术负责人的三条建议

十四、写在最后