Solon-AI MCP服务器：构建标准化AI工具生态
项目地址: https://gitcode.com/opensolon/solon-ai 引言：AI工具生态的标准化挑战
在当今AI应用蓬勃发展的时代，开发者面临着一个核心痛点：如何让不同的AI工具、模型和服务能够无缝协作？传统的AI工具集成往往需要大量的定制化开发，每个工具都有自己独特的API接口和调用方式，导致开发效率低下、维护成本高昂。
Solon-AI MCP（Model Context Protocol）服务器正是为了解决这一痛点而生。它提供了一个标准化的协议框架，让开发者能够轻松构建、管理和集成各种AI工具，实现真正的工具生态标准化。
什么是MCP（Model Context Protocol）？
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，旨在标准化AI模型与外部工具、资源和服务的交互方式。通过MCP，AI模型可以：
- 动态发现和使用工具：模型能够自动发现可用的工具并调用它们
- 访问外部资源：读取和处理各种格式的外部资源文件
- 使用预设提示模板：调用预定义的提示模板来指导模型行为
- 标准化通信：使用统一的JSON-RPC协议进行通信
MCP核心组件
Solon-AI MCP服务器架构解析
Solon-AI MCP服务器基于Java构建，提供了完整的MCP协议实现，支持多种传输通道和部署模式。
核心架构设计
主要特性
| 特性 | 描述 | 优势 |
|---|---|---|
| 多通道支持 | 支持SSE、Stdio、Streamable等多种传输方式 | 灵活适配不同部署环境 |
| 注解驱动开发 | 使用注解声明工具、资源和提示 | 开发效率高，代码简洁 |
| 类型安全 | 强类型参数绑定和返回值处理 | 减少运行时错误 |
| 异步支持 | 完整的异步处理能力 | 高性能，高并发 |
| 生态集成 | 与Solon框架深度集成 | 无缝融入现有Java生态 |
快速开始：构建你的第一个MCP工具
环境准备
首先确保你的项目包含Solon-AI MCP依赖：
<dependency>
<groupId>org.noear</groupId>
<artifactId>solon-ai-mcp</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</dependency>
示例：计算器工具实现
让我们创建一个简单的计算器工具来演示MCP服务器的基本用法：
package demo.ai.mcp.server.art1;
import org.noear.solon.ai.annotation.ToolMapping;
import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel;
import org.noear.solon.ai.mcp.server.annotation.McpServerEndpoint;
import org.noear.solon.annotation.Param;
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, sseEndpoint = "/mcp/CalculatorTools/sse")
public class CalculatorTools {
@ToolMapping(description = "将两个数字相加")
public int add(@Param int a, @Param int b) {
return a + b;
}
@ToolMapping(description = "从第一个数中减去第二个数")
public int subtract(@Param int a, @Param int b) {
return a - b;
}
@ToolMapping(description = "将两个数相乘")
public int multiply(@Param int a, @Param int b) {
return a * b;
}
@ToolMapping(description = "将第一个数除以第二个数")
public float divide(@Param float a, @Param float b) {
if (b == 0) {
throw new IllegalArgumentException("除数不能为零");
}
return a / b;
}
}
示例：天气查询工具与资源
package demo.ai.mcp.server.art1;
import org.noear.solon.ai.annotation.ResourceMapping;
import org.noear.solon.ai.annotation.ToolMapping;
import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel;
import org.noear.solon.ai.mcp.server.annotation.McpServerEndpoint;
import org.noear.solon.annotation.Param;
import org.noear.solon.annotation.Produces;
import org.noear.solon.core.util.MimeType;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, sseEndpoint = "/mcp/WeatherTools/sse")
public class WeatherTools {
@ToolMapping(description = "获取指定城市的当前天气")
public String getWeather(@Param String city) {
return String.format("""
{
"city": "%s",
"temperature": [10, 25],
"condition": ["sunny", "clear", "hot"],
"unit": "celsius"
}
""", city);
}
@Produces(MimeType.APPLICATION_JSON_VALUE)
@ResourceMapping(uri = "weather://cities", description = "获取所有可用的城市列表")
public List<String> getAvailableCities() {
return Arrays.asList("Beijing", "Shanghai", "Guangzhou", "Shenzhen", "Hangzhou");
}
@ResourceMapping(uri = "weather://forecast/{city}", description = "获取指定城市的天气预报资源")
public String getForecast(@Param String city) {
return String.format("""
{
"city": "%s",
"forecast": [
{"date": "2024-01-01", "temperature": [15, 28], "condition": "sunny"},
{"date": "2024-01-02", "temperature": [12, 25], "condition": "cloudy"},
{"date": "2024-01-03", "temperature": [10, 22], "condition": "rainy"}
]
}
""", city);
}
}
MCP服务器配置详解
传输通道配置
Solon-AI MCP支持三种主要的传输通道：
| 通道类型 | 适用场景 | 配置示例 |
|---|---|---|
| STDIO | 命令行工具，本地调试 | @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STDIO) |
| SSE | Web应用，实时通信 | @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.SSE, sseEndpoint = "/mcp/sse") |
| Streamable | 流式处理，大数据量 | @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp/stream") |
高级配置选项
@McpServerEndpoint(
channel = McpChannel.STREAMABLE,
name = "weather-service",
version = "1.0.0",
mcpEndpoint = "/mcp/weather",
heartbeatInterval = "30s"
)
public class AdvancedWeatherService {
// 高级配置示例
}
工具开发最佳实践
1. 工具设计原则
2. 参数验证与错误处理
@ToolMapping(description = "用户信息查询工具")
public UserInfo getUserInfo(@Param String userId) {
// 参数验证
if (userId == null || userId.trim().isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("用户ID不能为空");
}
// 业务逻辑
UserInfo user = userService.findById(userId);
if (user == null) {
throw new RuntimeException("用户不存在: " + userId);
}
return user;
}
3. 异步工具实现
@ToolMapping(description = "异步数据处理工具")
public CompletableFuture<ProcessResult> asyncProcessData(@Param String data) {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 模拟耗时操作
try {
Thread.sleep(1000);
return new ProcessResult("success", "数据处理完成");
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException("处理中断", e);
}
});
}
客户端集成与使用
MCP客户端配置
// 创建MCP客户端
McpClientProvider client = McpClientProvider.builder()
.name("weather-client")
.version("1.0.0")
.url("http://localhost:8080/mcp/weather/sse")
.requestTimeout(Duration.ofSeconds(30))
.build();
// 调用工具
Text result = client.callToolAsText("getWeather", Map.of("city", "Beijing"));
System.out.println("天气信息: " + result.getText());
// 读取资源
Text cities = client.readResourceAsText("weather://cities");
System.out.println("可用城市: " + cities.getText());
工具发现与动态调用
// 获取所有可用工具
List<Tool> tools = client.getClient().listTools().getTools();
// 动态调用工具
for (Tool tool : tools) {
if ("getWeather".equals(tool.getName())) {
Map<String, Object> args = Map.of("city", "Shanghai");
Text weather = client.callToolAsText(tool.getName(), args);
System.out.println("上海天气: " + weather.getText());
}
}
实际应用场景
场景1：智能客服系统
场景2：数据分析平台
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, sseEndpoint = "/mcp/data-analytics/sse")
public class DataAnalyticsTools {
@ToolMapping(description = "执行SQL查询并返回结果")
public QueryResult executeQuery(@Param String sql) {
// 执行查询逻辑
return dataService.executeSql(sql);
}
@ToolMapping(description = "生成数据可视化图表")
public ChartResult generateChart(@Param String chartType, @Param Map<String, Object> data) {
// 图表生成逻辑
return visualizationService.createChart(chartType, data);
}
@ResourceMapping(uri = "data://schemas", description = "获取数据库表结构信息")
public List<TableSchema> getDatabaseSchemas() {
return metadataService.getTableSchemas();
}
}
性能优化与监控
连接管理策略
Solon-AI MCP提供了智能的重连机制：
// 自动重连配置
McpClientProvider.builder()
.heartbeatInterval(Duration.ofSeconds(30))
.initializationTimeout(Duration.ofMinutes(1))
.requestTimeout(Duration.ofSeconds(60))
.build();
监控与日志
// 启用详细日志
client.setLoggingLevel(McpSchema.LoggingLevel.DEBUG);
// 添加日志监听器
client.getClient().addLoggingConsumer(notification -> {
System.out.println("MCP日志: " + notification.getLevel() + " - " + notification.getData());
});
总结与展望
Solon-AI MCP服务器为Java开发者提供了一个强大而灵活的工具来构建标准化的AI工具生态。通过遵循MCP协议，开发者可以：
- 提高开发效率：注解驱动的开发方式大幅减少样板代码
- 确保互操作性：标准化协议确保不同工具之间的无缝协作
- 增强可维护性：统一的架构和接口设计降低维护成本
- 支持复杂场景：多通道传输和异步处理支持各种应用场景
随着AI技术的不断发展，标准化工具生态将成为提升开发效率和用户体验的关键。Solon-AI MCP服务器正是在这一趋势下的重要实践，为构建下一代AI应用提供了坚实的技术基础。
未来发展方向
- 更多传输协议支持：扩展支持gRPC、WebSocket等更多通信协议
- 工具市场生态：构建工具发现和共享平台
- 性能优化：持续优化并发处理和资源利用率
- 安全增强：加强身份验证和数据加密机制
通过Solon-AI MCP服务器，我们正在构建一个更加开放、协作和高效的AI工具生态系统，让每一个开发者都能轻松构建智能化的应用程序。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
