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上手开发AI-MCP工作流

Cactus li2024年7月15日...大约 7 分钟MCPMCP

一、介绍

本章使用 Spring AI MCP，实现服务端 MCP 和 客户端 MCP，完成相应功能开发，体验 AI 工作流完成的指令动作。

本节功能服务包括；

  • Spring AI MCP 框架接入。
  • 对接，Spring AI MCP 共用服务端，如；https://smithery.ai/、https://glama.ai/mcp/servers
  • 开发，Spring AI MCP 个人客户端，基于 Java 实现客户端。这块是一个独立的新工程组件。
  • 注意，你需要安装 nodejs 环境。否则没法执行 npx 脚本。

二、对接MCP服务

首先完成MCP 服务端的对接使用，通过AI完成 MCP 接口执行和调用。

扩展了解 MCP 是什么；https://modelcontextprotocol.io/introduction

1. POM文件中引入依赖

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

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>

在 app 模块下，增加 MCP 框架的引入。

注意Spring AI 每个版本引入依赖的方式名称会有所改变。

2. 配置MCP

2.1 配置 json

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  • mcp 的服务可以由nodejs、python、java等语言实现。
  • https://smithery.ai/、https://glama.ai/mcp/servers 可以搜索公用的 MCP 服务。
  • 本章只对接处理文件的 mcp 服务，就是 AI 对话的过程中可以读取、设置、操作你的文件。
  • 注意这里的文件夹路径要修改为你的，有效的，有权限的。否则 MCP 服务启动报错。

2.2 引入 json

mcp-servers-config.json：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem-mcp-server": {
      "command": "D:\\Public_software\\Nvm_nodejs\\nvm\\nvm\\v18.20.4\\npx.cmd",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\Users\\Dell\\Desktop",
        "C:\\Users\\Dell\\Desktop"
      ]
    }
  }
}

以上文件内容可以从以下两个地址获取：

在 Spring AI 中，MCP 的对接，可以通过 json 文件的方式进行配置，也可以通过代码配合数据库的方式设置 MCP 服务。

3. 构建客户端

@Configuration
public class OpenAIConfig {

	// ... 引入其它配置
	
    @Bean
    public ChatClient.Builder chatClientBuilder(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
        return new DefaultChatClientBuilder(openAiChatModel, ObservationRegistry.NOOP, (ChatClientObservationConvention) null);
    }

}

由于使用的是 Spring AI 服务，内置有多套 AI 对话模型，包括；OpenAI、Anthropic，那么 ChatClient.Builder 的实现类，就会不知道要用拿到对话模型。所以这里要指定用哪家的模型进行对话！

4. 测试MCP

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class MCPTest {

    @Resource
    private ChatClient.Builder chatClientBuilder;

    @Autowired
    private ToolCallbackProvider tools;

    @Test
    public void test_tool() {
        String userInput = "有哪些工具可以使用";
        var chatClient = chatClientBuilder
                .defaultToolCallbacks(tools)
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                        .model("gpt-4o")
                        .build())
                .build();

        System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
        System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
    }


    @Test
    public void test_workflow() {
        String userInput = "获取电脑配置";
        userInput = "在 /Users/Dell/Desktop 文件夹下，创建 电脑.txt";

        var chatClient = chatClientBuilder
                .defaultToolCallbacks(tools)
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                        .model("gpt-4o")
                        .build())
                .build();

        System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
        System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
    }

}

测试：test_tool：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended

>>> QUESTION: 有哪些工具可以使用

>>> ASSISTANT: 您可以使用以下工具：

1. **读取文件内容**：
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_read_file`：读取单个文件的完整内容。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_read_multiple_files`：同时读取多个文件的内容。

2. **写入和编辑文件**：
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_write_file`：创建新文件或用新内容完全覆盖现有文件。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_edit_file`：对文本文件进行基于行的编辑。

3. **文件和目录操作**：
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_create_directory`：创建新目录或确保目录存在。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_list_directory`：获取指定路径中所有文件和目录的详细列表。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_directory_tree`：获取文件和目录的递归树视图。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_move_file`：移动或重命名文件和目录。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_search_files`：递归搜索匹配特定模式的文件和目录。
   - `spring_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_get_file_info`：检索有关文件或目录的详细元数据。

4. **目录权限**：
   - `ing_ai_mcp_client_filesystem_mcp_server_list_allowed_directories`：返回该服务器允许访问的目录列表。

5. **并行使用多个工具**：
   - `multi_tool_use.parallel`：同时运行多个工具。

这些工具主要用于文件系统的操作，包括读取、写入、编辑、搜索和管理文件及目录。

以上输出的工具都是可以调用的。

测试：test_workflow：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended

>>> QUESTION: 在 C:\Users\Dell\Desktop 文件夹下，创建 电脑.txt

>>> ASSISTANT: 文件 `电脑.txt` 已成功创建在 `C:\Users\Dell\Desktop` 文件夹下。

注意 ：在 windows 下 userInput 中提示的地址需要是绝对地址，不然会出现创建文件失败没有权限问题！

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可以通过准确的指令描述，让AI完成系列动作，操作 tools 工具。这个 tools 工具加载的就是 mcp 配置的服务。

执行流程可以参考：https://modelcontextprotocol.io/introduction

三、开发实现MCP服务

使用 Java 语言配合Spring AI 框架开发一个简单的 MCP 服务，获得当前电脑的配置信息。

1. 项目结构

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2. 引入POM

2. 添加依赖

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

**注意：**对照 mcp-server-computer 工程下的 pom 文件来看，需要引入 spring-ai-starter-mcp-server 服务开发组件，另外注意 pom.xml 还要排除掉一些 lombok 组件，不用打包到整个工程里。

3. 服务实现和启动

package cn.cactusli.compute.domain.service;

import cn.cactusli.compute.domain.model.ComputerFunctionRequest;
import cn.cactusli.compute.domain.model.ComputerFunctionResponse;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Properties;

/**
 * Package: cn.cactusli.compute.domain.service
 * Description:
 *
 * @Author 仙人球⁶ᴳ |
 * @Date 2025/6/16 10:51
 * @Github https://github.com/lixuanfengs
 */
@Slf4j
@Service
public class ComputerService {

    @Tool(description = "获取电脑配置")
    public ComputerFunctionResponse queryConfig(ComputerFunctionRequest request) {

        log.info("获取电脑配置信息 {}", request.getComputer());
        // 获取系统属性
        Properties properties = System.getProperties();

        // 操作系统名称
        String osName = properties.getProperty("os.name");
        // 操作系统版本
        String osVersion = properties.getProperty("os.version");
        // 操作系统架构
        String osArch = properties.getProperty("os.arch");
        // 用户的账户名称
        String userName = properties.getProperty("user.name");
        // 用户的主目录
        String userHome = properties.getProperty("user.home");
        // 用户的当前工作目录
        String userDir = properties.getProperty("user.dir");
        // Java 运行时环境版本
        String javaVersion = properties.getProperty("java.version");

        String osInfo = "";
        // 根据操作系统执行特定的命令来获取更多信息
        if (osName.toLowerCase().contains("win")) {
            // Windows特定的代码
            osInfo = getWindowsSpecificInfo();
        } else if (osName.toLowerCase().contains("mac")) {
            // macOS特定的代码
            osInfo = getMacSpecificInfo();
        } else if (osName.toLowerCase().contains("nix") || osName.toLowerCase().contains("nux")) {
            // Linux特定的代码
            osInfo = getLinuxSpecificInfo();
        }

        ComputerFunctionResponse response = new ComputerFunctionResponse();
        response.setOsName(osName);
        response.setOsVersion(osVersion);
        response.setOsArch(osArch);
        response.setUserName(userName);
        response.setUserHome(userHome);
        response.setUserDir(userDir);
        response.setJavaVersion(javaVersion);
        response.setOsInfo(osInfo);

        return response;
    }

    private String getWindowsSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // Windows特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("systeminfo");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }

    private static String getMacSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // macOS特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("system_profiler SPHardwareDataType");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }

    private static String getLinuxSpecificInfo() {
        StringBuilder cache = new StringBuilder();
        // Linux特定的系统信息获取
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("lshw -short");
            java.io.BufferedReader reader = new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                cache.append(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cache.toString();
    }
}

注意，你的服务方法必须配置 @Tool(description = "获取电脑配置") 你有多少个方法，就给方法配置这个注解。这个注解是可以被 Spring AI 识别。

@Slf4j
@SpringBootApplication
public class McpServerComputerApplication implements CommandLineRunner {

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

    @Bean
    public ToolCallbackProvider computerTools(ComputerService computerService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(computerService).build();
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        log.info("mcp server computer success!");
    }

}

在 Application 或者 config 配置类，增加你的工具类启动,toolObjects 可以设置你所有的工具包，ComputerService、XxxService 等。

4. 生成Jar包并对接服务

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对接 MCP 服务前，需要通过 install 名称生成 jar。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem-mcp-server": {
      "command": "D:\\Public_software\\Nvm_nodejs\\nvm\\nvm\\v18.20.4\\npx.cmd",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\Users\\Dell\\Desktop",
        "C:\\Users\\Dell\\Desktop"
      ]
    },
    "mcp-server-computer": {
      "command": "D:\\Public_software\\Java_jdk\\17\\bin\\java.exe",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-jar",
        "E:\\maven_repository\\cn\\cactusli\\mcp-server-compute\\1.0.0\\mcp-server-compute-1.0.0.jar"
      ]
    }
  }
}

mcp-server-computer 是开发的服务对接，这里引入下对接的 Jar，替换为你的路径。

**注意：**这是在 Window 系统中的配置方式。在其它系统中请注意路径问题！！！

四、AI 工作流测试

@Test
public void test_work() {
    String userInput = "获取电脑配置";
    userInput = "获取电脑配置 在 C:\\Users\\Dell\\Desktop 文件夹下，创建 电脑.txt 把电脑配置写入 电脑.txt";
    var chatClient = chatClientBuilder
            .defaultToolCallbacks(tools)
            .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                    .model("gpt-4o")
                    .build())
            .build();
    System.out.println("\n>>> QUESTION: " + userInput);
    System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
}
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到这里我们测试下，获取电脑配置，之后创建一个文件，再把获取的配置信息写入到文件里，AI 执行完成后，就可以调用我们的工具，执行接口 API 把数据写入到文件中。

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