如何使用MCP ​

开启mcp客户端 ​

application.yml中mcp.client.enabled改为true

spring:
    openai:
      api-key: sk-xx
      base-url: https://api.pandarobot.chat/
      client:
        enabled: true
        name: ruoyi-ai-mcp
          connections:
            server:
              url: http://127.0.0.1:8081
        stdio:
          servers-configuration: classpath:mcp-server.json

配置openai api-key ​

配置你的api-key,如果是openai官方key base-url可以不填

spring:




    

    openai:
      api-key: sk-xx
      base-url: https://api.pandarobot.chat/

自定义model ​

如果不想通过配置方式加载模型如何自定义

        OpenAiApi openAiApi = OpenAiApi.builder()
                .apiKey("sk-kk")
                .baseUrl("https://api.pandarobot.chat/")
                .build();
        OpenAiChatModel openAiModel = OpenAiChatModel.builder()
                .openAiApi(openAiApi)
                .build();

如果想定义多个model需要关闭自动配置

 # Disable the chat client auto-configuration because we are using multiple chat models
spring:
    chat:
      client:
        enabled: false

修改[mcp-server.json] ​

1. 配置fileSystem.command

• 将fileSystem.command改成你的npx本地安装路径
• 默认在"C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd"目录

2. 指定fileSystem操作目录

• 默认配置是 "D:\\",可能会提示没有权限,可以D盘新建一个test目录
• 然后修改配置为"D:\\test\\",如果开启了MCP,那么配置的路径必须存在本地,如不存在会启动失败

3. 配置search1api.env.SEARCH1API_KEY

• 申请地址： https://www.search1api.com/

如何通过代码实现 ​

    @Bean
    public McpSyncClient mcpClient(List<McpSyncClient> mcpSyncClients) {
        // 定义文件管理mcp工具
        // https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem
        var stdioParams = ServerParameters.builder("C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd")
                .args("-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "D:\\test")
                .build();
        var mcpClient = McpClient.sync(new StdioClientTransport(stdioParams))
                .requestTimeout(Duration.ofSeconds(100)).build();
        var init = mcpClient.initialize();
        System.out.println("MCP Initialized: " + init);
        mcpSyncClients.add(mcpClient);
        return mcpClient;
    }

启动[ruoyi-mcp-server] ​

1. 运行ruoyi-mcp-server\src\main\java\org\ruoyi\mcpserve\RuoyiMcpServeApplication.java

工具调用 ​

    @Value("${spring.ai.mcp.client.enabled}")
    private Boolean enabled;
    @Override
    public SseEmitter chat(ChatRequest chatRequest,SseEmitter emitter) {
        ChatModelVo chatModelVo = chatModelService.selectModelByName(chatRequest.getModel());
        openAiStreamClient = ChatConfig.createOpenAiStreamClient(chatModelVo.getApiHost(), chatModelVo.getApiKey());
        List<Message> messages = chatRequest.getMessages();
        if (enabled) {
            String toolString = mcpChat(chatRequest.getPrompt());
            Message userMessage = Message.builder().content("工具返回信息："+toolString).role(Message.Role.USER).build();
            messages.add(userMessage);
        SSEEventSourceListener listener = new SSEEventSourceListener(emitter);
        ChatCompletion completion = ChatCompletion
                .builder()
                .messages(messages)
                .model(chatRequest.getModel())
                .stream(true)
                .build();
        openAiStreamClient.streamChatCompletion(completion, listener);
        return emitter;
    public String mcpChat(String prompt){
        return this.chatClient.prompt(prompt).call().content();
    }

MCP中文简介 ​

MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的方式。

服务器开发 ​

WebFlux 服务器传输 ​

完整的 MCP 服务器功能支持，基于 Spring WebFlux 的 SSE （Server-Sent Events）服务器传输，以及可选的 STDIO 传输。

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

配置属性 ​

所有属性都以 spring.ai.mcp.server 为前缀：

定义工具 ​

该工具将定义为一个带有 @Tool 注解的方法。为了帮助模型理解何时调用此工具，我们将提供该工具功能的详细描述。

    @Tool(description = "Get the current date and time in the user's timezone")
    String getCurrentDateTime() {
        return LocalDateTime.now().atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId()).toString();
    }

客户端开发 ​

标准 MCP 客户端

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>