mcp-framework：构建 Model Context Protocol 服务器的强大框架

最新推荐文章于 2025-06-14 00:06:30 发布
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mcp-framework：构建 Model Context Protocol 服务器的强大框架

mcp-framework A framework for writing modelcontextprotocol (MCP) servers in Typescript mcp-framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-framework

在当今技术飞速发展的时代，构建高效、可扩展的 Model Context Protocol (MCP) 服务器对于许多开发者和企业来说至关重要。mcp-framework 是一个基于 TypeScript 的开源框架，旨在帮助开发者轻松构建 MCP 服务器，下面我们来详细了解一下这个项目。

项目介绍

mcp-framework 是一个专门为构建 MCP 服务器而设计的框架。它提供了开箱即用的架构，支持自动发现和加载工具、资源和提示。通过使用该框架，开发者可以充分利用 TypeScript 的类型安全特性，快速搭建自己的 MCP 服务器。

项目技术分析

mcp-framework 采用 TypeScript 语言开发，这意味着它在编译时就能提供类型检查，有助于提前发现潜在的错误，提高代码质量。框架内置了多种传输方式支持，包括 stdio、SSE 和 HTTP Stream，以满足不同的使用场景。此外，它还提供了易于使用的基类，帮助开发者快速实现工具、提示和资源。

关键特性

  • 自动发现和加载工具、资源和提示
  • 支持多种传输方式：stdio、SSE、HTTP Stream
  • TypeScript-first 开发，提供类型安全
  • 基于 MCP 官方 SDK 构建
  • 提供易用的基类
  • 开箱即用的 SSE 端点认证

项目及应用场景

mcp-framework 适用于需要构建 Model Context Protocol 服务器的各种场景。无论是构建聊天机器人、推荐系统还是其他需要上下文处理的应用，mcp-framework 都能提供强大的支持。

具体应用场景

  1. 聊天机器人：使用 mcp-framework，开发者可以轻松构建支持上下文理解的聊天机器人，提供更自然的用户体验。
  2. 推荐系统：通过集成多种工具和资源，开发者可以构建更智能的推荐系统，提供个性化的推荐内容。
  3. 数据分析：mcp-framework 支持自动加载和分析数据，帮助开发者快速实现数据分析应用。

项目特点

mcp-framework 具有以下显著特点：

  1. 自动发现和加载：框架支持自动发现和加载工具、资源和提示，大大简化了开发过程。
  2. 类型安全：基于 TypeScript 的开发，确保代码的质量和稳定性。
  3. 灵活的传输支持：支持多种传输方式，为开发者提供了丰富的选择，以满足不同的应用需求。
  4. 易用性：提供易用的基类和 CLI 工具，帮助开发者快速上手和构建项目。

总结

mcp-framework 是一个功能强大的开源框架，旨在帮助开发者轻松构建 Model Context Protocol 服务器。通过其自动发现和加载机制、类型安全支持和丰富的传输方式，mcp-framework 已经成为了构建 MCP 服务器的不二选择。无论你是开发聊天机器人、推荐系统还是数据分析应用，mcp-framework 都能为你提供强大的支持。

如果你正在寻找一个高效、可扩展的 MCP 服务器构建解决方案，那么 mcp-framework 绝对值得你一试！立即开始使用 mcp-framework，构建属于你的 MCP 服务器吧！

mcp-framework A framework for writing modelcontextprotocol (MCP) servers in Typescript mcp-framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-framework

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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### Spring AI MCP Java SDK 概述 Spring AI MCP 是一种基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Java 实现，旨在简化模型上下文协议的应用开发过程。通过该 SDK，开发者可以轻松构建支持 MCP 协议的服务端和客户端应用程序[^1]。 #### 核心功能 - **多传输选项**：支持多种通信方式，便于灵活集成到不同的技术栈中。 - **三层架构设计**： - **MCP 客户端**：负责向服务端发送请求并处理响应。 - **MCP 服务器**：提供 API 接口供客户端调用，并管理模型的上下文数据。 - **工具回调接口（ToolCallbackProvider）**：允许扩展自定义行为以适应特定需求[^2]。 --- ### 使用方法 以下是关于如何使用 Spring AI MCP Java SDK 构建服务端和客户端的具体指导： #### 1. 引入 Maven 依赖 在项目的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项来引入 Spring AI MCP SDK: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId> <version>1.0.0-M6</version> </dependency> ``` #### 2. 配置 YML 文件 创建或修改项目中的 `application.yml` 或 `application.properties` 文件，设置必要的参数。例如： ```yaml spring: ai: mcp: server-url: http://localhost:8080/mcp-server client-id: my-client-id secret-key: my-secret-key ``` #### 3. 编写服务端代码 服务端需要实现 ToolCallbackProvider 并将其注册到容器中。示例代码如下： ```java import org.springframework.ai.mcp.ToolCallbackProvider; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyToolCallbackProvider implements ToolCallbackProvider { @Override public String handleRequest(String requestPayload) { // 自定义逻辑处理接收到的数据 return "Response from tool callback provider"; } } ``` 同时，在控制器类中暴露 RESTful API 来接收来自客户端的请求： ```java import org.springframework.web.bind.annotation.*; @RestController @RequestMapping("/mcp-server") public class McpServerController { private final ToolCallbackProvider toolCallbackProvider; public McpServerController(ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) { this.toolCallbackProvider = toolCallbackProvider; } @PostMapping("/process") public String process(@RequestBody String payload) { return toolCallbackProvider.handleRequest(payload); } } ``` #### 4. 编写客户端代码 客户端可以通过简单的 HTTP 请求与服务端交互。下面展示了一个基本的 Controller 示例： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @RestController @RequestMapping("/mcp-client") public class McpClientController { private final RestTemplate restTemplate; @Value("${spring.ai.mcp.server-url}") private String serverUrl; public McpClientController(RestTemplate restTemplate) { this.restTemplate = restTemplate; } @GetMapping("/send-request") public ResponseEntity<String> sendRequest() { String url = serverUrl + "/process"; String requestBody = "{\"key\":\"value\"}"; return restTemplate.postForEntity(url, requestBody, String.class); } } ``` --- ### 总结 Spring AI MCP 提供了一套完整的解决方案，帮助开发者快速搭建基于 MCP 协议的应用程序。无论是作为服务提供商还是消费者角色，都可以借助其强大的功能模块完成复杂的业务场景需求。
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