打通大模型与外部世界的桥梁：LangChain4j 实战 Model Context Protocol（MCP）

最新推荐文章于 2025-09-28 21:02:41 发布

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最新推荐文章于 2025-09-28 21:02:41 发布 · 722 阅读

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#人工智能

摘要：
在 AI 原生应用蓬勃发展的今天，大模型“外挂”工具、数据与算力已成为刚需。Anthropic 提出的 Model Context Protocol（MCP） 正迅速成为“LLM ↔ 外部世界”的事实标准。本文将基于 LangChain4j 最新实现，手把手带你跑通 HTTP/stdio 两种传输模式，封装自定义 ToolProvider，并用 Docker 一键拉起 GitHub MCP Server，实现“三分钟给大模型装上 GitHub 操作系统的”丝滑体验。附完整 Java 源码与踩坑指南，建议收藏！

1. MCP 是什么？为什么需要它？

传统方式	MCP 方式
每接入一个工具都要写一套客户端、鉴权、序列化	统一协议，一次接入，处处调用
工具描述五花八门，Prompt 拼装靠硬编码	标准化 `ToolSpecification`，模型自动理解
资源/日志/提示词无统一管理	原生支持 Resource、Prompt、Logging 三大能力

一句话：MCP = HTTP + JSON-RPC 语义层 + 工具/资源/提示词描述规范，让大模型和外部系统说同一种语言。

2. LangChain4j 的 MCP 架构速览

核心 3 个接口即可跑通：

McpTransport：负责底层通信
- StdioMcpTransport：本地子进程（推荐调试）
- HttpMcpTransport：SSE + HTTP POST（跨机器）
McpClient：协议层封装，自动心跳、重连、日志回调。
McpToolProvider：把 MCP Server 暴露的工具转成 LangChain4j 的 ToolSpecification，一键注入 AiServices。

3. 5 分钟上手：stdio 版“Hello GitHub”

3.1 准备 Docker 镜像

git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers
docker build -t mcp/github -f src/github/Dockerfile .

镜像仅 173 MB，内置 @modelcontextprotocol/server-github，开箱即用。

3.2 Java 示例代码

public class McpGithubToolsExample {
   
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
   
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 1. 构造 stdio 传输层（Docker 容器）
        McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder