LLM时间工具服务

该项目是一个基于Spring AI的MCP服务器,为本地LLM提供实时时间数据获取工具,包括当前时间、日期、年份和星期几等功能。

  • by schieblerchris
  • Java
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 schieblerchris/Spring-AI-showcase-with-simple-MCP-Server

使用说明

目录

  1. 项目
    1. 技术栈
    2. 项目结构
    3. LLM
    4. 运行应用程序
    5. 示例提示
  2. 关于我的系统,供参考
  3. 问题
  4. 灵感/文件

项目

这个项目是Spring AI的一个小演示。
它提供了一个MCP服务器,供您的本地LLM使用。
此应用程序提供的工具包括:

  • DateTimeTools:
    • 获取当前时间
    • 获取当前日期
    • 获取当前年份
    • 获取当前工作日
graph LR
;
    A(LLM) --> B(MCP-Server)
    B --> C(DateTimeTools)

基本上,这个应用程序是LLM获取所有实时数据的聚合层。

技术栈

  • Java 21.0.8
  • Maven 3.9.11
  • 弹簧靴3.5.7
  • 春季AI 1.1.0
  • Docker Compose(应该也适用于Podman,仅适用于数据库)
  • LM工作室0.3.31

项目结构

除了标准的Spring Boot Maven结构,我们还有一些额外的文件夹:

  • docker:包含docker-compose.yml文件,用于在本地启动应用程序和数据库

LLM

要使用这个项目,你需要运行一个有工具支持的LLM,并可能启用思维;否则,它就行不通了 我。
我建议使用 LM工作室 随着 openai/gpt-oss-20b 或 qwen/qwen3-4b-thinking-2507 作为模型。
openai/gpt-oss-20b 必须设置为16k上下文才能正确加载,但速度非常快。
qwen/qwen3-4b-thinking-2507 速度快,内存占用小。
要确保您可以看到每个设置,请打开开发人员模式。

LM Studio中的MCP服务器配置

右侧下方 Program, Install 和 Edit mcp.json 您可以在此处将此应用程序添加为服务器:

{
  "mcpServers": {
    "showcase-lite": {
      "url": "http://localhost:58090/mcp"
    }
  }
}

这应该足以开始。 一旦启动应用程序,这些工具就应该可用。

LM Studio服务器配置

要允许应用程序连接到LM Studio进行应用程序前端的聊天,您需要导航到 Developer 在左侧菜单中。
现在,您可以切换服务器,它应该在下可用 http://localhost:1234. 如果您想在整个网络中使用LM Studio服务器,可以切换 serve on local network 在服务器中 设置。
请注意,此服务器不安全,只能在本地和受信任的网络中使用。

运行应用程序

示例提示

以下提示的有效答案应反映您当前的本地时间,因此没有偏移或时区。

What is the current time?

关于我的系统,供参考

(没有吹牛,只是为了让你知道这些东西在你的系统上是如何运行的) 我正在使用以下系统:

  • Linux Mint 22.2
  • AMD Ryzen 7 9700X
  • 64GB RAM,但本项目使用量不大
  • XFX 9070 XT 16GB

演出

提示 当前时间是什么时候?
一个工具调用
qwen/qwen3-4b-thinking-2507 ~2秒
ibm/granite-4小时 约1秒
openai/gpt-oss-20b(上下文缩减为16k) 约1秒
microsoft/phi-4-reasoning-plus 推理中没有终止/无休止循环
米斯特拉伊/地方法院-小-2509 ~25秒
qwen/qwen3-14b ~50秒

问题

  • 工具、资源和提示之间没有区别
  • 无测试/无有用测试
  • 性能是手动测量的

灵感/文件