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spring-boot-ai-cloudflare-r2-mcp-server

基于Spring Boot和Spring AI的MCP服务器,集成Cloudflare R2对象存储服务,提供完整的文件操作支持。

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README

🚀 Spring Boot AI 云flare R2 MCP 服务器

Spring Boot AI 云flare R2 MCP 服务器是基于 Spring Boot 和 Spring AI 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现,它集成了 Cloudflare R2 对象存储服务,为相关操作提供便利。

🚀 快速开始

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/lskun/spring-boot-ai-cloudflare-r2-mcp-server.git
  1. 设置环境变量
export R2_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
export R2_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key
export R2_ENDPOINT=your_r2_endpoint
  1. 构建项目
mvn clean package
  1. 运行集成测试
# 运行 R2ServiceClientTest 中的所有测试
mvn test -Dtest=R2ServiceClientTest

# 或运行特定的测试方法
mvn test -Dtest=R2ServiceClientTest#testListBuckets

测试套件涵盖了所有 R2 操作的全面测试:

  • 桶操作(列出、创建、删除)
  • 对象操作(上传、下载、列出、删除)
  • 内容格式处理(文本、Base64、文件路径)
  • 对象元数据管理

✨ 主要特性

  • 完全支持 Cloudflare R2 对象存储操作
  • 整合 Spring AI 的 MCP 服务器
  • 支持多种文件类型(文本、二进制等)
  • 具备全面的测试覆盖
  • 易于配置和部署

📦 安装指南

先决条件

  • JDK 17 或更高版本
  • Maven 3.6 或更高版本
  • Cloudflare R2 账户及凭证

配置

application.properties 文件中添加或修改以下内容,以设置您的 R2 凭证:

r2.access-key-id=${R2_ACCESS_KEY_ID}
r2.secret-access-key=${R2_SECRET_ACCESS_KEY}
r2.endpoint=${R2_ENDPOINT}

📚 详细文档

API 参考

该服务提供以下主要功能:

  • 列出桶
  • 创建/删除桶
  • 上传/下载对象
  • 列出桶中的对象
  • 获取对象元数据
  • 删除对象

开发信息

项目使用 Spring Boot 3.4.4 和 Spring AI 1.0.0 - M6。主要组件包括:

  • R2ServiceClient:执行 R2 操作的核心服务类
  • McpConfiguration:MCP 工具配置
  • 所有操作的集成测试

🔧 技术细节

项目结构

src/main/java/com/lskun/mcp/
├── SpringBootAiCloudflareR2McpServerApplication.java(应用程序入口)
├── config/
│   └── McpConfiguration.java(MCP 配置类)
└── service/
    └── R2ServiceClient.java(R2 服务客户端)

🤝 贡献指南

  1. 叉仓库
  2. 创建功能分支
  3. 提交您的更改
  4. 推送到分支
  5. 创建新的 Pull Request

📄 许可证

本项目根据 MIT License 许可证发布,具体内容请参阅 LICENSE 文件。

📞 联系方式

如果您有任何问题或建议,请随时创建一个问题。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端