AI智能体——MCP实战

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已于 2025-06-25 16:23:51 修改 · 709 阅读

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#ai #java

于 2025-06-24 16:44:37 首次发布

1、程序中使用 MCP

1.1、安装依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.ai/spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.0.0-M6</version>
        </dependency>

1.2、编写配置

先到 MCP 市场找到高德地图 MCP

其次申请一个key。
在这里插入图片描述

之后在 resources 目录下新建 mcp-servers.json 配置，定义需要用到的 MCP 服务：

{
   
   
  "mcpServers": {
   
   
    "amap-maps": {
   
   
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@amap/amap-maps-mcp-server"
      ],
      "env": {
   
   
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "自己的API Key"
      }
    }
  }
}

特别注意：在 Windows 环境下，命令配置需要添加 .cmd 后缀（如 npx.cmd），否则会报找不到命令的错误。

因为调用MCP 服务的本质是在启动项目的过程中，单独开一个子进程，运行 npx @amap/amap-maps-mcp-server 命令，来启动 MCP 服务。当关闭程序时，子进程也关闭，所以我们需要提供 window 上能运行的命令。

1.3、编写 MCP 客户端配置

修改 Spr‏ing 配置文件，编写 MCP؜ 客户端配置。由于是本地运行 MCP 服务，所以使用 std‌io 模式，并且要指定 MCP‏ 服务配置文件的位置。

spring:
    ai:
      mcp:
        client:
          stdio:
            servers-configuration: classpath:mcp-servers.json

1.4、修改 LoveApp 的代码，

新增一个利用 MCP 完成对话的方法。通过自动注入的 ToolCallbackProvider 获取到配置中定义的 MCP 服务提供的所有工具，并提供给 ChatClient。代码如下：

@Resource
private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
   
   
    ChatResponse response = chatClient
            .prompt()
            .user(message)
            .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                    .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY,

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