spring-ai-mcp-test

🚀 MCP 主机项目

本项目展示了如何在Spring Boot应用程序里集成Spring AI对MCP（模型上下文协议）的支持，涵盖了服务器端和客户端的实现，为AI模型上下文交互管理提供了有效的解决方案。

🚀 快速开始

运行项目

1. 启动地理编码服务：

   cd geocoder
   mvn spring-boot:run
   

2. 启动时区服务：

   cd timezone
   mvn spring-boot:run
   

3. 启动MCP 主机：

   cd mcp-host
   mvn spring-boot:run
   

使用方法

1. 与MCP 主机交互：
   • 运行MCP 主机应用程序。
   • 在控制台中输入城市名称。
   • 系统将提供输入城市的纬度、经度和时区信息。

插入图片

✨ 主要特性

MCP 标准

MCP 是一个标准，旨在简化AI模型上下文交互的管理，使其能够与外部数据源和工具保持一致集成。
Spring AI MCP 扩展了MCP Java SDK，并提供了专门针对Spring Boot的客户端和服务器端启动器。

MCP 客户端与服务器

MCP 客户端负责处理与MCP 服务器之间的通信和连接管理。
在此项目中，我们利用Spring AI构建MCP 服务器，并使其功能可供大型语言模型（LLM）使用。需要注意的是，必须使用支持TOOLS 的模型；我们正在使用通过Ollama提供的Llama3.2。

📦 安装指南

本项目的安装主要通过Maven命令完成，具体启动各服务的命令如下：

地理编码服务

cd geocoder
mvn spring-boot:run

时区服务

cd timezone
mvn spring-boot:run

MCP 主机

cd mcp-host
mvn spring-boot:run

💻 使用示例

基础用法

地理编码服务接口

public interface Geocoder {
    GeoCodeResult geocode(String city) throws Exception;
}

public record GeoCodeResult(double latitude, double longitude) {}

时区服务接口

public interface TimeZoneService {
    Optional<TimeZone> getTimeZoneFromLocation(double latitude, double longitude) throws Exception;
}
public record TimeZone(
        String id,
        String name,
        int rawOffset,
        int dstSavings
) {}

MCP 主机交互代码

@Bean
CommandLineRunner runner(final ChatClient.Builder chatClientBuilder, List<ToolCallback> toolCallbacks) {

   final ChatClient agent = chatClientBuilder.build();

   return args -> {
      try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) {
         while (true) {
            System.out.print("\n\n请输入城市名称（或输入'退出'以退出）：");
            String city = scanner.nextLine();
            if ("退出".equalsIgnoreCase(city)) {
               break;
            }

            String queryTemplate = """
                    请使用可用工具获取给定城市`{city}`的纬度和经度。获得此信息后，请使用工具提供该位置的时区详细信息，并以相同语言返回。
                    """;

            String systemTemplate = """
                    您是一个专门提供地理信息的AI助手。您的任务是利用提供的工具收集并传达准确数据。
                    """;

            String llmResponse = agent
                    .prompt()
                    .advisors(new SimpleLoggerAdvisor())
                    .system(systemSpec -> systemSpec.text(systemTemplate))
                    .user(userSpec -> userSpec.text(queryTemplate).param("city", city))
                    .tools(toolCallbacks)
                    .call()
                    .content();

            log.info("\n\n{}", llmResponse);
         }
      }
   };
}

📚 详细文档

模块介绍

此项目由三个主要模块组成：

地理编码服务

• 端口：8081
• 描述：根据城市名称提供纬度和经度。
• 配置

时区服务

• 端口：8082
• 描述：根据纬度和经度提供时区信息。
• 配置

MCP 主机

• 描述：通过MCP 客户端使用地理编码和时区服务，并提供一个控制台界面与LLLM交互。
• 配置

MCP 相关说明

MCP 是一个标准，旨在简化AI模型上下文交互的管理，使其能够与外部数据源和工具保持一致集成。
Spring AI MCP 扩展了MCP Java SDK，并提供了专门针对Spring Boot的客户端和服务器端启动器。

MCP 客户端负责处理与MCP 服务器之间的通信和连接管理。
在此项目中，我们利用Spring AI构建MCP 服务器，并使其功能可供大型语言模型（LLM）使用。需要注意的是，必须使用支持TOOLS 的模型；我们正在使用通过Ollama提供的Llama3.2。