MCP实战

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MCP

在AI技术大火的当下，各个公司都在搞AI-Agent技术。对于Agent来说，其实还处于一个早期的阶段，没有所谓的最佳实践。更没有一些标准规则。可谓是一片蓝海。

大厂们也都在做着自己的一些尝试。但是总有人在建设底层规则。

MCP就是一个标准化的产物。它定义了一些标准。

Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic于2024年11月推出的开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供统一的上下文交互接口，使其能够与外部数据源和工具进行无缝集成。​MCP采用客户端-主机-服务器架构，基于JSON-RPC 2.0协议，支持有状态连接和功能协商，允许AI模型访问文件、执行函数和处理上下文提示。

截至2025年4月，MCP已被多个AI平台和开发工具采纳，包括OpenAI、Google DeepMind、Replit、Sourcegraph等。​其应用场景涵盖了软件开发、企业助手、自然语言数据访问等领域。

MCP服务器开发

许多大模型目前没有能力获取预报和恶劣天气警报。让我们使用MCP 来解决这个问题！

我们将构建一个公开两个工具的服务器：get-alerts 和 get-forecast。然后我们将服务器连接到 MCP 主机（在本例中，Claude for Desktop）：

MCP本身提供了一些语言的SDK，包括：

• Python
• Node.js
• Java
• C#
• Kotlin

以Java为例，要求如下：

• Java 17 或更高版本
• Spring Boot 3.3.x或更高版本

使用SDK可以大大简化我们的开发过程，比如JAVA里面的，我们只需要一个注解@Tool就可以搞定了。

需要添加Maven依赖：

• spring-web:web开发依赖
• spring-ai-starter-mcp-server：MCP服务器开发依赖

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

我们增加一个Service类，该类有两个方法，这两个方法提供了我们上面说的两个工具的能力。

• getWeatherForecastByLocation: 提供给Agent或者大模型的工具，输入参数是精度和纬度，根据经纬度获取天气预报。
• getAlerts：提供给Agent或者大模型的工具，输入参数是地区，获取该地区的天气警报。

@Service
public class WeatherService {
    private final RestClient restClient;

    public WeatherService() {
        this.restClient = RestClient.builder()
                .baseUrl("https://api.weather.gov")
                .defaultHeader("Accept", "application/geo+json")
                .defaultHeader("User-Agent", "WeatherApiClient/1.0 (your@email.com)")
                .build();
    }

    @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
    public record Points(@JsonProperty("properties") Props properties) {
        @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
        public record Props(@JsonProperty("forecast") String forecast) {
        }
    }

    @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
    public record Forecast(@JsonProperty("properties") Props properties) {
        @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
        public record Props(@JsonProperty("periods") List<Period> periods) {
        }

        @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
        public record Period(@JsonProperty("number") Integer number, @JsonProperty("name") String name,
                             @JsonProperty("startTime") String startTime, @JsonProperty("endTime") String endTime,
                             @JsonProperty("isDaytime") Boolean isDayTime, @JsonProperty("temperature") Integer temperature,
                             @JsonProperty("temperatureUnit") String temperatureUnit,
                             @JsonProperty("temperatureTrend") String temperatureTrend,
                             @JsonProperty("probabilityOfPrecipitation") Map probabilityOfPrecipitation,
                             @JsonProperty("windSpeed") String windSpeed, @JsonProperty("windDirection") String windDirection,
                             @JsonProperty("icon") String icon, @JsonProperty("shortForecast") String shortForecast,
                             @JsonProperty("detailedForecast") String detailedForecast) {
        }
    }

    @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
    public record Alert(@JsonProperty("features") List<Feature> features) {

        @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
        public record Feature(@JsonProperty("properties") Properties properties) {
        }

        @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
        public record Properties(@JsonProperty("event") String event, @JsonProperty("areaDesc") String areaDesc,
                                 @JsonProperty("severity") String severity, @JsonProperty("description") String description,
                                 @JsonProperty("instruction") String instruction) {
        }
    }

    @Tool(description = "Get weather forecast for a specific latitude/longitude")
    public String getWeatherForecastByLocation(
            double latitude,   // Latitude coordinate
            double longitude   // Longitude coordinate
    ) {
        // 使用 RestClient 发起 GET 请求，获取指定经纬度的点信息
        var points = restClient.get()
                .uri("/points/{latitude},{longitude}", latitude, longitude) // 构建请求 URI，替换占位符为具体的经纬度
                .retrieve() // 执行请求并获取响应
                .body(Points.class); // 将响应体解析为 Points 类型的对象

        // 使用 RestClient 发起 GET 请求，获取点信息中的天气预报 URL 对应的天气预报数据
        var forecast = restClient.get()
                .uri(points.properties().forecast()) // 从点信息中提取天气预报 URL
                .retrieve() // 执行请求并获取响应
                .body(Forecast.class); // 将响应体解析为 Forecast 类型的对象

        // 遍历天气预报的各个时间段，生成格式化的天气预报文本
        String forecastText = forecast.properties().periods().stream().map(p -> {
            return String.format("""
					%s:
					Temperature: %s %s
					Wind: %s %s
					Forecast: %s
					""", 
                    p.name(), // 时间段名称
                    p.temperature(), // 温度值
                    p.temperatureUnit(), // 温度单位
                    p.windSpeed(), // 风速
                    p.windDirection(), // 风向
                    p.detailedForecast()); // 详细天气预报
        }).collect(Collectors.joining()); // 将所有时间段的天气预报文本拼接为一个字符串

        // 返回生成的天气预报文本
        return forecastText;
    }

    @Tool(description = "Get weather alerts for a US state")
    public String getAlerts(
            @ToolParam(description =  "Two-letter US state code (e.g. CA, NY") String state
    ) {
        // 使用 RestClient 发起 GET 请求，获取指定州的天气警报信息
        Alert alert = restClient.get().uri("/alerts/active/area/{state}", state).retrieve().body(Alert.class);

        // 遍历警报信息的特性列表，将每个特性格式化为字符串并拼接为最终的警报信息文本
        return alert.features()
                .stream()
                .map(f -> String.format("""
					Event: %s
					Area: %s
					Severity: %s
					Description: %s
					Instructions: %s
					""",
                    // 获取警报事件名称
                    f.properties().event(),
                    // 获取警报影响区域描述
                    f.properties.areaDesc(),
                    // 获取警报严重程度
                    f.properties.severity(),
                    // 获取警报详细描述
                    f.properties.description(),
                    // 获取警报的操作指令
                    f.properties.instruction()))
                // 将所有警报信息拼接为一个字符串，以换行符分隔
                .collect(Collectors.joining("\n"));
    }
}

再通过MCP提供的MethodToolCallbackProvider 工具类来将 @Tool 标记的方法转换成统一的方法，对外部提供工具。

这是因为MCP服务器规定要给外部提供统一的接口、返回值、参数。所以要转换成符合MCP规范的接口。

@Bean
public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
  return  MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
}

接下来构建服务器，运行成功以后，会在target目录下生成一个jar包，运行该jar包应该能成功启动：

./mvnw clean install

接下来我们无需启动这个jar包，直接使用Claude 桌面版客户端即可。

可以在这里下载：claude 桌面版下载

下载以后，打开应用，登陆上去，选择 Claude -》 Settings

选择Developer -〉Edit Config。会自动创建一个MCP的配置文件。如果已经存在了则不会创建。

创建的配置文件名称如下：

claude_desktop_config.json

修改这个配置文件，内容如下

{
  "mcpServers": {
    "spring-ai-mcp-weather": { // MCP服务器名称，可以随便输入
      "command": "java", // 使用java命令启动MCP服务器
      "args": [ // java后面跟的参数
          "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
          "-jar",
          "/mcpServer/target/mcpServer-0.0.1-SNAPSHOT.jar" //jar包的绝对路径地址
      ]
    }
  }
}

接下来重新启动Claude桌面版即可。在启动Claude的时候，Claude会根据上述配置文件来启动MCP服务器。启动命令类似：

java -Dspring.ai.mcp.server.stdio=true -jar /mcpServer/target/mcpServer-0.0.1-SNAPSHOT.jar

如果通过jps命令，可以看到jar包启动成功。

jps -l

在Claude桌面版上可以看到我们刚刚配置的MCP服务器名称和提供的工具。

可以自主启用和禁用工具。

接下来我们和Claude大模型交流的时候，大模型会自己判断需不需要调用工具，调用哪个工具，如何调用。当调用的时候，会让你进行确认。

来试试输入：

纽约的天气怎么样？

可以看到大模型自己调用了我们的工具，并展示了输入输出。

看到这里我们可以得出MCP+大模型的运行流程图。

日志

如果需要查看日志信息，可以到如下目录：~/Library/Logs/Claude

有多个文件：

• mcp.log : 包含了MCP所有的日志
• mcp-server-xxxxx.log: 一个MCP服务一个日志文件，记录了这个服务相关的所有日志

总结

我们主要介绍了MCP的概念，MCP的通信协议、通信方式、生命周期。MCP到底是什么东西，实现了哪些内容，使用场景以及为什么要使用MCP。

文末福利

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