构建基于Spring AI的MCP服务器
引言
模型上下文协议（MCP）提供了一种标准化方式，将大型语言模型（LLM）连接到不同类型的数据源和工具。这里的"标准化"一词非常重要，这意味着与数据源和工具的集成变得比以往更加容易。此外，MCP服务器通过额外的知识或功能增强您的LLM，使其成为更强大的助手。
构建MCP服务器
您将构建的MCP服务器具有以下功能：
项目设置
导航到Spring Initializr并添加"Model Context Protocol Server"依赖。这将在pom中添加以下依赖：
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<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>
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数据模型
创建Artist的数据模型：
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public record Artist(String name) {
}
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创建Song的数据模型：
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public record Song(Artist artist, String title) {
}
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服务实现
创建ArtistService。该服务将包含我最喜爱艺术家的列表，但在实际应用中，这将存储在数据库中。通过使用@Tool注解定义工具get_artists：
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@Service
public class ArtistService {
private final List<Artist> artists = new ArrayList<>();
@Tool(name = "get_artists", description = "获取Gunter最喜爱艺术家的完整列表")
public List<Artist> getArtists() {
return artists;
}
@PostConstruct
public void init() {
artists.addAll(List.of(
new Artist("Bruce Springsteen"),
new Artist("JJ Johnson")
));
}
}
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以类似的方式创建SongService：
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@Service
public class SongService {
private final List<Song> songs = new ArrayList<>();
@Tool(name = "get_songs", description = "获取Gunter最喜爱歌曲的完整列表")
public List<Song> getSongs() {
return songs;
}
@PostConstruct
public void init() {
songs.addAll((List.of(
new Song(new Artist("Bruce Springsteen"), "My Hometown"),
new Song(new Artist("JJ Johnson"), "Lament")
)));
}
}
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工具注册
通过Bean注册工具：
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@SpringBootApplication
public class MyMcpServerPlanetApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyMcpServerPlanetApplication.class, args);
}
@Bean
public ToolCallbackProvider mcpServices(ArtistService artistService, SongService songService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder()
.toolObjects(artistService, songService)
.build();
}
}
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应用配置
添加以下application.properties：
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spring.main.web-application-type=none
spring.ai.mcp.server.name=mcp-server
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=
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此配置执行几个重要操作：
- 禁用Web应用程序：由于MCP使用STDIO传输，不需要Web服务器
- 设置服务器名称和版本：这向客户端标识MCP服务器
- 禁用横幅和控制台日志记录：这对于STDIO传输正常工作至关重要
构建jar文件：
测试MCP服务器
配置DevoxxGenie
将MCP服务器添加到DevoxxGenie MCP设置中：
- 名称：MyMcpServerPlanet
- 传输类型：STDIO
- 命令：/<java安装目录>/bin/java
- 参数：-jar /home/<项目目录>/mymcpserverplanet/server/target/mymcpserverplanet-0.0.1-SNAPSHOT.jar
点击"Test Connection & Fetch Tools"按钮，按钮标题应变为"Connection Successful! 2 tools found"。
测试功能
使用提示：“Give me a list of Gunter’s favorite artists”
LLM将意识到它无法自行回答这个问题，但会识别出有一个可用工具可以回答这个问题。因此，LLM将要求客户端调用MCP工具。DevoxxGenie具有内置的人工干预机制，将请求您的批准。
MCP服务器将执行get_artists工具，响应将发送回LLM。LLM将使用此响应来给出适当的答案。
添加搜索功能
为两个MCP工具添加基本的搜索功能。
在ArtistService中添加search_artist工具：
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@Tool(name = "search_artist", description = "从Gunter最喜爱的艺术家中搜索单个艺术家")
public Artist getArtist(String name) {
return artists.stream()
.filter(artist -> artist.name().equalsIgnoreCase(name))
.findFirst()
.orElse(null);
}
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在SongService中添加search_song工具：
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@Tool(name = "search_song", description = "从Gunter最喜爱的歌曲中搜索单首歌曲")
public Song getSong(String title) {
return songs.stream()
.filter(song -> song.title().equalsIgnoreCase(title))
.findFirst()
.orElse(null);
}
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构建jar并使用DevoxxGenie获取新工具。
使用提示测试搜索功能：“Is Bruce Springsteen one of Gunter’s favorite artists?”
这次将调用search_artist工具，响应再次正确。
结论
在本教程中，您学习了如何使用Spring Boot和Spring AI创建MCP服务器。创建MCP服务器和添加工具非常容易。您可以专注于工具的功能，这正是您想要的。