MCP!都用上Spring AI MCP！

原创已于 2025-04-18 12:45:41 修改 · 1.1k 阅读

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#spring #人工智能 #java

于 2025-04-15 22:05:12 首次发布

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MCP

对接MCP服务

1. 引入pom

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

2. 配置MCP

具体MCP服务可由python、nodejs、java等语言实现，只要后续与Spring AI对接即可
公用MCP服务可找：https://smithery.ai/，https://glama.ai/mcp/servers

① 配置json
在这里插入图片描述
② 引入json

在 Spring AI 中，MCP 的对接，可以通过 json 文件的方式进行配置
也可以通过代码的方式设置 MCP 服务，如果把 MCP 的配置放到数据库，那么一般用代码的方式

案例：

比如引入一个文件处理MCP服务，可在AI对话过程中，读取、设置、操作我的文件信息
MCP服务地址：https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem

然后引入Spring中，即在mcp-servers-config.json下：

"mcpServers": {
  "filesystem": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
      "/Users/root/Desktop",
      "/Users/root/Desktop"
    ]
  }
}

filesystem：MCP服务名称，表示该服务用于处理文件系统操作
command：“npx”：表示用Node.js的npx命令运行npm包
args：-y表示如果包不存在同意安装
具体的MCP服务
底下两个为输入目录，输出目录
注意：windows需要配置绝对地址

3. 构建客户端

主要是AI服务可能有多套AI对话模型，需要指定ChatClient.Builder的实现类

@Configuration
public class OpenAIConfig {

    // ... 引入配置
    
    @Bean
    public ChatClient.Builder chatClientBuilder(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
        return new DefaultChatClientBuilder(openAiChatModel, ObservationRegistry.NOOP, (ChatClientObservationConvention) null);
    }

}

4.测试MCP

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class MCPTest {

    @Resource
    private ChatClient.Builder chatClientBuilder;

    @Autowired
    private ToolCallbackProvider tools;

    @Test
    public void test_tool() {
        String userInput = "有哪些工具可以使用";
        var chatClient = chatClientBuilder
                .defaultTools(tools)
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                        .model("gpt-4o")
                        .build())
                .build();

        System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
        System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
    }

    @Test
    public void test_workflow() {
        String userInput = "获取电脑配置";
        userInput = "在 /Users/root/Desktop 文件夹下，创建 电脑.txt";

        var chatClient = chatClientBuilder
                .defaultTools(tools)
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                        .model("gpt-4o")
                        .build())
                .build();

        System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
        System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
    }

}

开发MCP服务

通过 Java 语言开发一个简单的 MCP 服务，获得当前电脑的配置信息
在这里插入图片描述

1. 引入pom

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

需要引入 spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter 服务开发组件

2. 服务实现

@Slf4j
@Service
public class ComputerService {

    @Tool(description = "获取电脑配置")
    public ComputerFunctionResponse queryConfig(ComputerFunctionRequest request) {
        log.info("获取电脑配置信息 {}", request.getComputer());
        // 获取系统属性
        Properties properties = System.getProperties();

        // 操作系统名称
        String osName = properties.getProperty("os.name");
        // 操作系统版本
        String osVersion = properties.getProperty("os.version");
        // 操作系统架构
        String osArch = properties.getProperty("os.arch");
        // 用户的账户名称
        String userName = properties.getProperty("user.name");
        // 用户的主目录
        String userHome = properties.getProperty("user.home");
        // 用户的当前工作目录
        String userDir = properties.getProperty("user.dir");
        // Java 运行时环境版本
        String javaVersion = properties.getProperty("java.version");

        String osInfo = "";
        // 根据操作系统执行特定的命令来获取更多信息
        if (osName.toLowerCase().contains("win")) {
            // Windows特定的代码
            osInfo = getWindowsSpecificInfo();
        } else if (osName.toLowerCase().contains("mac")) {
            // macOS特定的代码
            osInfo = getMacSpecificInfo();
        } else if (osName.toLowerCase().contains("nix") || osName.toLowerCase().contains("nux")) {
            // Linux特定的代码
            osInfo = getLinuxSpecificInfo();
        }

        ComputerFunctionResponse response = new ComputerFunctionResponse();
        response.setOsName(osName);
        response.setOsVersion(osVersion);
        response.setOsArch(osArch);
        response.setUserName(userName);
        response.setUserHome(userHome);
        response.setUserDir(userDir);
        response.setJavaVersion(javaVersion);
        response.setOsInfo(osInfo);

        return response;
    }

    private String getWindowsSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // Windows特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("systeminfo");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }

    private static String getMacSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // macOS特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("system_profiler SPHardwareDataType");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }

    private static String getLinuxSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // Linux特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("lshw -short");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }
}

服务方法必须配置 @Tool(description = “获取电脑配置”) 有多少个方法，就给方法配置这个注解。这个注解是可以被 Spring AI 识别
这是一个获取电脑配置的服务，在 ApiTest 类里也加入了这样的操作。开发可以先做这样的验证，之后在开发服务

3.启动配置

@Slf4j
@SpringBootApplication
public class McpServerComputerApplication implements CommandLineRunner {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(McpServerComputerApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public ToolCallbackProvider computerTools(ComputerService computerService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(computerService).build();
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        log.info("mcp server computer success!");
    }

}

在 Application 或者 config 配置类，增加工具类启动
toolObjects 可以设置你所有的工具包，ComputerService、XxxService 等

4. 生成jar包

在这里插入图片描述

5. 服务对接

{
    "mcp-server-computer": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-jar",
        "/Users/fuzhengwei/Applications/apache-maven-3.8.4/repository/cn/bugstack/mcp/mcp-server-computer/1.0.0/mcp-server-computer-1.0.0.jar"
      ]
    }
}

6. AI工作流测试

@Test
public void test() {
    String userInput = "获取电脑配置";
    userInput = "获取电脑配置 在 /Users/root/Desktop 文件夹下，创建 电脑.txt 把电脑配置写入 电脑.txt";
    var chatClient = chatClientBuilder
            .defaultTools(tools)
            .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                    .model("gpt-4o")
                    .build())
            .build();
    System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
    System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
}

在这里插入图片描述