Spring AI MCP课程信息服务器
概述
此存储库包含一个Spring Boot应用程序，该应用程序实现了用于提供课程信息的模型控制协议（MCP）服务器。该应用程序创建了一个轻量级服务器，可以通过Spring AI MCP框架公开课程数据，允许AI模型使用标准化工具与您的自定义数据服务进行交互。
服务器公开了两个主要工具：
- 检索所有可用课程的工具
- 按标题搜索特定课程的工具
此实现是创建自己的模型控制协议服务器或通过Spring AI将外部数据源与AI模型集成的绝佳起点。
项目需求
- Java 24
- Maven 3.8+
- 弹簧靴3.4.4
- 春季AI 1.0.0-M6
依赖项
该项目依赖于以下关键依赖关系：
- Spring AI MCP服务器：为创建MCP兼容服务器提供基础
org.springframework.ai
spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter
- 弹簧靴测试：用于测试应用程序
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
入门指南
先决条件
在运行应用程序之前，请确保您已经：
- 您的系统上已安装Java 24
- 安装Maven进行依赖管理
- 对Spring Boot应用程序的基本了解
设置项目
- 审查项目结构，了解组成部分：
- Course.java：表示课程数据的简单记录 - CourseService.java：带有MCP工具注释的服务 - CoursesApplication.java：带有工具注册的主应用程序类 - application.properties：MCP服务器的配置
- 该应用程序被配置为使用用于MCP通信的STDIO传输作为非web应用程序运行：
spring.main.web-application-type=none
spring.ai.mcp.server.name=dan-vega-mcp
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
# These settings are critical for STDIO transport
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=如何运行应用程序
使用Maven运行应用程序很简单：
mvn spring-boot:run该应用程序将作为可通过标准输入/输出访问的模型控制协议服务器启动。它不打开任何网络端口或提供web界面，如 spring.main.web-application-type=none 配置。
运行时，服务器向MCP注册两个工具：
dv_get_courses：返回所有可用课程dv_get_course：按标题返回特定课程
理解代码
定义数据模型
该应用程序使用一个简单的记录来表示课程数据：
public record Course(String title, String url) {
}这种不可变的数据结构提供了一种用标题和URL属性表示课程信息的干净方法。
实现工具功能
这 CourseService 类演示了如何使用 @Tool 注释：
@Service
public class CourseService {
private List courses = new ArrayList<>();
@Tool(name = "dv_get_courses", description = "Get a list of courses from Dan Vega")
public List getCourses() {
return courses;
}
@Tool(name = "dv_get_course", description = "Get a single courses from Dan Vega by title")
public Course getCourse(String title) {
return courses.stream()
.filter(course -> course.title().equals(title))
.findFirst()
.orElse(null);
}
@PostConstruct
public void init() {
courses.addAll(List.of(
new Course("Building Web Applications with Spring Boot (FreeCodeCamp)",
"https://youtu.be/31KTdfRH6nY"),
new Course("Spring Boot Tutorial for Beginners - 2023 Crash Course using Spring Boot 3",
"https://youtu.be/UgX5lgv4uVM")
));
}
}这 @Tool 注释将常规方法转换为MCP兼容工具，包括：
- 用于识别的唯一名称
- 帮助AI模型理解工具目的的描述
向MCP注册工具
在主应用程序类中，工具在MCP框架中注册：
@SpringBootApplication
public class CoursesApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CoursesApplication.class, args);
}
@Bean
public List danTools(CourseService courseService) {
return List.of(ToolCallbacks.from(courseService));
}
}这 ToolCallbacks.from() 方法扫描服务类以查找 @Tool 注释并将其注册到MCP框架中。
扩展项目
您可以通过多种方式扩展此项目：
- 添加更多课程：修改
init()方法inCourseService包括额外的课程。
- 创建新的工具功能：使用添加更多方法
@Tool注释以显示附加功能。
- 实施数据库存储：用数据库连接替换内存中的列表，以持久存储课程信息。
- 添加搜索功能：实现超越精确标题匹配的更高级搜索功能。
添加搜索功能的示例：
@Tool(name = "dv_search_courses", description = "Search courses containing a keyword")
public List searchCourses(String keyword) {
return courses.stream()
.filter(course -> course.title().toLowerCase().contains(keyword.toLowerCase()))
.collect(Collectors.toList());
}使用带有AI模型的MCP服务器
要将此MCP服务器与AI模型一起使用：
- 确保您的AI框架支持模型控制协议
- 使用STDIO传输将AI模型连接到MCP服务器
- 然后，AI模型可以调用公开的工具：
- 请求所有课程的列表 - 按标题检索特定课程的详细信息
这允许人工智能模型访问实时课程信息，并在响应用户查询时提供这些信息。
Claude桌面客户端的配置
要将此MCP服务器与Claude Desktop客户端一起使用，您需要添加配置以告诉Claude在哪里可以找到服务器。将以下配置添加到您的Claude Desktop设置中：
{
"dan-vega-mcp": {
"command": "/Users/vega/.sdkman/candidates/java/current/bin/java",
"args": [
"-jar",
"/Users/vega/Downloads/courses/target/courses-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
]
}
}此配置：
- 在Claude Desktop中创建名为“dan vega mcp”的工具
- 指定Java可执行文件的路径
- 提供参数以运行编译的JAR文件
确保调整路径以匹配您的特定环境：
- 更新Java路径以匹配您的安装
- 将JAR文件路径更新到编译后的应用程序所在的位置
结论
这个Spring AI MCP服务器提供了一个干净、可扩展的框架，用于通过模型控制协议公开课程数据。通过遵循Spring AI惯例并利用工具注释系统，您可以在AI模型和数据服务之间创建强大的集成。
该项目演示了如何在保持良好软件设计实践的同时，为MCP兼容性构建代码。有了这个基础，您可以构建更复杂的数据提供者，通过访问自定义的、特定于领域的信息来增强人工智能的能力。
有关Spring AI和模型控制协议的更多信息，请参阅官方文档。