模型上下文协议演示

Spring AI MCP演示项目

该项目展示了 模型上下文协议（MCP） 使用 春季AI它展示了服务器如何公开专门的工具和资源，以及客户端如何利用LLM（大型语言模型）通过自然语言与这些功能进行交互。

项目架构

该项目被构造为由服务器和客户端组成的Maven多模块项目。

• mcp服务器:

  • 目的：充当MCP服务器，为外部客户端提供工具和资源。
  • 主要特点:
    • 使用 @McpTool 用于注册LLM可以调用的工具的注释。
    • 目前实施a getWeather(city) 工具。
    • 已配置为使用 SSE（服务器发送事件） 通信协议。
  • 端点：默认情况下，MCP流在 /mcp.

• mcp客户端:

  • 目的：充当MCP客户端，连接到服务器并使用LLM处理请求。
  • 主要特点:
    • 连接到服务器的SSE端点。
    • 用途 Spring AI的聊天客户端 与AI模型集成（为OpenAI/Gemini配置）。
    • 自动发现和利用由 mcp-server.

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入门指南

先决条件

• JDK 21+
• Maven 3.9+
• 用于OpenAI或Google Gemini的API密钥。

运行项目

1. 启动服务器:

   复制

   cd mcp-server
   mvn spring-boot:run
   

   服务器将于启动 http://localhost:8080.

2. 启动客户端:

   复制

   cd mcp-client
   mvn spring-boot:run
   

   客户端将连接到服务器并执行示例提示（例如，“旧金山的天气如何？”）。

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使用Postman进行测试（MCP功能）

Postman现在原生支持模型上下文协议，允许您直接调试和测试MCP服务器。

测试步骤：

1. 开始 mcp-server 如上所述。
2. 打开邮递员 （建议使用v11.23+）。
3. 创建新请求：单击 新 -> MCP请求.
4. 配置连接:
   • 选择 上海证券交易所 作为运输类型。
   • 主要终点：将URL设置为 http://localhost:8080/mcp.
   • 替代端点：如果遇到连接问题，请尝试 http://localhost:8080/sse （根据特定的SSE配置，有时会使用此路径）。
5. 连接：单击 连接 按钮。
6. 探索工具:
   • 连接后，您可以看到列出的可用工具（例如。， getWeather).
   • 选择 getWeather，提供a city 论点（例如。， London)，然后单击 执行.
7. 查看日志：使用 时间线 Postman中的选项卡，用于检查Postman和服务器之间交换的JSON-RPC消息。