Java如何使用MCP

一、环境准备

1. 依赖配置

• Spring AI方案（推荐企业级应用）：

<!-- Spring AI MCP Server -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M6</version>
</dependency>

<!-- LangChain4j方案 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-mcp</artifactId>
    <version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>

2. 工具准备

• 客户端工具：Claude Desktop、Cursor、Cherry Studio（需配置MCP服务器地址）
• 本地调试：Java JDK 17+，IDE（IntelliJ/VS Code）

---

二、服务器开发

1. Spring AI方案（SSE模式）

步骤：

1. 配置application.yml：

   spring:
     ai:
       mcp:
         server:
           name: my-java-server
           version: 1.0.0
   server:
     port: 8080
   

2. 定义工具方法：

   @Service
   public class WeatherService {
       @Tool(description = "查询天气")
       public String getWeather(@ToolParameter("城市名") String city) {
           // 调用第三方天气API
           return "北京今日晴，28℃";
       }
   }
   

3. 注册工具：

   @Configuration
   public class McpConfig {
       @Bean
       public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService service) {
           return MethodToolCallbackProvider.builder()
               .toolObjects(service)
               .build();
       }
   }
   

4. 启动服务：

   @SpringBootApplication
   public class McpServerApplication {
       public static void main(String[] args) {
           SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);
       }
   }
   

2. LangChain4j方案（Stdio模式）

步骤：

1. 构建客户端：

   McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder()
       .command(List.of("java", "-jar", "mcp-server.jar"))
       .build();
   
   McpClient client = new DefaultMcpClient.Builder()
       .transport(transport)
       .build();
   

2. 调用工具：

   String result = client.execute("获取北京天气");
   System.out.println(result); // 输出：北京今日晴，28℃
   

---

三、客户端集成

1. Cherry Studio配置

• 图形化界面：
  • 进入Settings > MCP Servers，添加服务器：

    {
      "mcpServers": {
        "java-server": {
          "isActive": true,
          "command": "java",
          "args": ["-jar", "/path/to/mcp-server.jar"]
        }
      }
    }
    

• 测试工具：输入“北京天气”触发调用。

2. Spring Boot客户端调用

@Autowired
private McpClient mcpClient;
public String queryWeather(String city) {
    return mcpClient.execute("查询" + city + "天气");
}

---

四、传输模式对比与选择

模式	适用场景	优点	缺点
Stdio	本地开发、轻量级服务	配置简单，无需网络依赖	仅支持单进程，不适用分布式
SSE	远程服务、高并发场景	支持多客户端、长连接	需HTTP服务器配置

---

五、常见问题与优化

1. 依赖冲突：

   • 使用Maven的dependency:tree检查冲突，优先升级Spring AI至最新版（1.0.0-M7+）。

2. 性能优化：

   • 连接池：配置McpClient连接池参数（如最大连接数、超时时间）。
   • 异步调用：使用CompletableFuture处理高并发请求。

3. 安全增强：

   • 添加JWT认证：

     .header("Authorization", "Bearer " + token)
     

---

六、实战案例

案例1：Gitee仓库管理

1. 集成Gitee MCP Server：

   chmod +x mcp-gitee  赋予执行权限
   

2. Java客户端调用：

   McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder()
       .command(List.of("/path/to/mcp-gitee", "-token", "GITEE-TOKEN"))
       .build();
   
   GiteeAiService service = AiServices.builder(GiteeAiService.class)
       .mcpClient(new DefaultMcpClient(transport))
       .build();
   
   String result = service.createRepository("test-repo"); // 创建仓库
   

案例2：天气服务调用
通过Claude Desktop直接调用Java开发的MCP服务：

用户输入：北京天气如何？
Claude响应：北京今日晴，28℃

---

七、总结

Java通过Spring AI和LangChain4j框架可高效实现MCP协议，支持本地开发与远程服务部署。推荐企业级项目使用Spring AI的SSE模式，开发者可快速集成工具链（如数据库、API）并实现自动化任务。更多高级功能（如权限控制、日志追踪）可参考Spring AI官方文档。