En bref
Guide la configuration d’Azure API Management comme passerelle d’IA pour des modèles, des outils MCP et des agents : cache sémantique, limite de jetons, sécurité du contenu, répartition de charge, gouvernance des modèles, limitation de débit MCP, détection de jailbreak, ajout d’un backend Azure OpenAI ou d’un modèle Foundry, politiques de LLM, métriques et maîtrise des coûts, ou conversion d’une API en MCP (import OpenAPI).
Ce que ça fait
- Configure APIM comme passerelle d’IA
- Couvre cache, limites, sécurité du contenu et MCP
- Ajoute un backend Azure OpenAI ou Foundry
Pour qui, et un exemple
Les équipes qui veulent exposer des modèles, des outils MCP ou des agents derrière Azure API Management.
Exemple de demande : « Configure Azure API Management comme passerelle d’IA, avec cache sémantique, limite de jetons et un backend Azure OpenAI. »
C’est utile pour le cache sémantique, les limites de jetons, la sécurité du contenu, le débit MCP, un backend Azure OpenAI ou Foundry, ou la conversion d’une API en MCP. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.
Installer
npx skills add microsoft/skills (sélection de la skill dans l’assistant, README).
npx skills add microsoft/skillsFonctionne avec
- GitHub Copilot
- Copilot CLI
Source : README : exemples de « Copilot CLI » et « GitHub Copilot in VS Code » ; l’installation `npx skills add` envoie les fichiers vers le répertoire de l’agent choisi, sans liste exhaustive.
Niveau : Avancé
Suppose un projet de l’éditeur, un SDK et souvent des droits d’administration.
À savoir
Extrait du SKILL.md
La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :
Configure Azure API Management as an AI Gateway for AI models, MCP tools, and agents. WHEN: semantic caching, token limit, content safety, load balancing, AI model governance, MCP rate limiting, jailbreak detection, add Azure OpenAI backend, add AI Foundry model, test AI gateway, LLM policies, configure AI backend, token metrics, AI cost control, convert API to MCP, import OpenAPI to gateway.
Citée depuis le SKILL.md au commit b3c238e . Le dossier contient aussi 8 fichiers annexes (references/).
Le SKILL.md compte 119 lignes et 10 sections principales :
- When to Use This Skill
- Quick Reference
- Get Gateway Details
- Test AI Endpoint
- Common Tasks
- Add AI Backend
- Apply AI Governance Policy
- Troubleshooting
- References
- SDK Quick References
Licence : MIT
Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : fichier de licence d’un dossier parent (.github/plugins/azure-skills/LICENSE) . Licence déclarée dans le frontmatter : « MIT ». Titulaire : Copyright 2025 (c) Microsoft Corporation..
La licence autorise la reprise : le texte intégral du SKILL.md est reproduit ci-dessous, sans modification, avec sa mention de licence.
Texte intégral du SKILL.md
Reproduit sans modification depuis microsoft/skills (commit b3c238e) , © Microsoft, sous licence MIT (fichier de licence d’origine ).
Afficher le SKILL.md original (119 lignes, en anglais)
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name: azure-aigateway
description: "Configure Azure API Management as an AI Gateway for AI models, MCP tools, and agents. WHEN: semantic caching, token limit, content safety, load balancing, AI model governance, MCP rate limiting, jailbreak detection, add Azure OpenAI backend, add AI Foundry model, test AI gateway, LLM policies, configure AI backend, token metrics, AI cost control, convert API to MCP, import OpenAPI to gateway."
license: MIT
metadata:
author: Microsoft
version: "3.2.1"
compatibility: Requires Azure CLI (az) for configuration and testing
---
# Azure AI Gateway
Configure Azure API Management (APIM) as an AI Gateway for governing AI models, MCP tools, and agents.
> **To deploy APIM**, use the **azure-prepare** skill. See [APIM deployment guide](https://learn.microsoft.com/azure/api-management/get-started-create-service-instance).
## When to Use This Skill
| Category | Triggers |
|----------|----------|
| **Model Governance** | "semantic caching", "token limits", "load balance AI", "track token usage" |
| **Tool Governance** | "rate limit MCP", "protect my tools", "configure my tool", "convert API to MCP" |
| **Agent Governance** | "content safety", "jailbreak detection", "filter harmful content" |
| **Configuration** | "add Azure OpenAI backend", "configure my model", "add AI Foundry model" |
| **Testing** | "test AI gateway", "call OpenAI through gateway" |
---
## Quick Reference
| Policy | Purpose | Details |
|--------|---------|---------|
| `azure-openai-token-limit` | Cost control | [Model Policies](references/policies.md#token-rate-limiting) |
| `azure-openai-semantic-cache-lookup/store` | 60-80% cost savings | [Model Policies](references/policies.md#semantic-caching) |
| `azure-openai-emit-token-metric` | Observability | [Model Policies](references/policies.md#token-metrics) |
| `llm-content-safety` | Safety & compliance | [Agent Policies](references/policies.md#content-safety) |
| `rate-limit-by-key` | MCP/tool protection | [Tool Policies](references/policies.md#request-rate-limiting) |
---
## Get Gateway Details
```bash
# Get gateway URL
az apim show --name <apim-name> --resource-group <rg> --query "gatewayUrl" -o tsv
# List backends (AI models)
az apim backend list --service-name <apim-name> --resource-group <rg> \
--query "[].{id:name, url:url}" -o table
# Get subscription key
az apim subscription keys list \
--service-name <apim-name> --resource-group <rg> --subscription-id <sub-id>
```
---
## Test AI Endpoint
```bash
GATEWAY_URL=$(az apim show --name <apim-name> --resource-group <rg> --query "gatewayUrl" -o tsv)
curl -X POST "${GATEWAY_URL}/openai/deployments/<deployment>/chat/completions?api-version=2024-02-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <key>" \
-d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "max_tokens": 100}'
```
---
## Common Tasks
### Add AI Backend
See [references/patterns.md](references/patterns.md#pattern-1-add-ai-model-backend) for full steps.
```bash
# Discover AI resources
az cognitiveservices account list --query "[?kind=='OpenAI']" -o table
# Create backend
az apim backend create --service-name <apim> --resource-group <rg> \
--backend-id openai-backend --protocol http --url "https://<aoai>.openai.azure.com/openai"
# Grant access (managed identity)
az role assignment create --assignee <apim-principal-id> \
--role "Cognitive Services User" --scope <aoai-resource-id>
```
### Apply AI Governance Policy
Recommended policy order in `<inbound>`:
1. **Authentication** - Managed identity to backend
2. **Semantic Cache Lookup** - Check cache before calling AI
3. **Token Limits** - Cost control
4. **Content Safety** - Filter harmful content
5. **Backend Selection** - Load balancing
6. **Metrics** - Token usage tracking
See [references/policies.md](references/policies.md#combining-policies) for complete example.
---
## Troubleshooting
| Issue | Solution |
|-------|----------|
| Token limit 429 | Increase `tokens-per-minute` or add load balancing |
| No cache hits | Lower `score-threshold` to 0.7 |
| Content false positives | Increase category thresholds (5-6) |
| Backend auth 401 | Grant APIM "Cognitive Services User" role |
See [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md) for details.
---
## References
- [**Detailed Policies**](references/policies.md) - Full policy examples
- [**Configuration Patterns**](references/patterns.md) - Step-by-step patterns
- [**Troubleshooting**](references/troubleshooting.md) - Common issues
- [AI-Gateway Samples](https://github.com/Azure-Samples/AI-Gateway)
- [GenAI Gateway Docs](https://learn.microsoft.com/azure/api-management/genai-gateway-capabilities)
## SDK Quick References
- **Content Safety**: [Python](references/sdk/azure-ai-contentsafety-py.md) | [TypeScript](references/sdk/azure-ai-contentsafety-ts.md)
- **API Management**: [Python](references/sdk/azure-mgmt-apimanagement-py.md) | [.NET](references/sdk/azure-mgmt-apimanagement-dotnet.md)
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