# LangChain4j MCP 服务器实现模式使用 LangChain4j 实施模型上下文协议 (MCP) 服务器，通过标准化工具、资源和提示模板扩展 AI 功能。 ## 概述模型上下文协议 (MCP) 是用于将 AI 应用程序连接到外部数据源和工具的标准化协议。 LangChain4j提供MCP服务器实现模式，使AI系统能够通过标准化接口动态发现和执行工具、访问资源以及使用提示模板。 ## 何时使用构建时使用此技能： * 需要外部工具集成的AI应用 * 具有多域支持（GitHub、数据库、API）的企业 MCP 服务器 * 具有上下文感知过滤功能的动态工具提供者 * 用于人工智能模型的基于资源的数据访问系统 * 提示模板服务器进行标准化人工智能交互 * 具有弹性工具执行能力的可扩展人工智能代理 * 多种数据源的多模态人工智能应用 * 与 MCP 集成的 Spring Boot 应用程序 * 具有安全和监控功能的生产就绪 MCP 服务器 ## 说明请按照以下步骤使用 LangChain4j 实现 MCP 服务器： ### 1\.创建工具提供者实现`ToolProvider`来定义可执行工具：类 WeatherToolProvider 实现 ToolProvider { @覆盖公共列表<工具规范> listTools() { 返回 List.of(ToolSpecification.builder() .name("获取天气") .description("获取某个城市的天气") .inputSchema(地图.of( “类型”、“对象”、 “属性”，Map.of（ "city", Map.of("type", "string", "description", "城市名称") ), “必填”，List.of(“城市”) ）） .build()); } @覆盖公共字符串executeTool（字符串名称，字符串参数）{ // 解析参数并执行工具逻辑 return "天气数据结果"; } } ### 2\.配置 MCP 服务器创建并启动 MCP 服务器： MCPServer 服务器 = MCPServer.builder() .server(new StdioServer.Builder()) .addToolProvider(new WeatherToolProvider()) .build(); 服务器.start(); ### 3\.添加资源提供者实现数据访问的资源提供者：公司资源提供者类实现 ResourceListProvider、ResourceReadHandler { @覆盖公共列表 listResources() { 返回列表.of( McpResource.builder() .uri(“政策”) .name("公司政策") .mimeType("文本/纯文本") .build() ）； } @覆盖公共字符串读取资源（字符串uri）{ 返回加载资源内容（uri）； } } ### 4\.与 Spring Boot 集成在 Spring Boot 应用程序中配置 MCP 服务器： @豆子公共 MCPSpringConfig mcpServer(List 工具) { 返回 MCPSpringConfig.builder() .工具（工具） .server(new StdioServer.Builder()) .build(); } ### 5\.实施安全添加访问控制工具过滤： McpToolProvider secureProvider = McpToolProvider.builder() .mcpClients(mcpClient) .filter((客户端, 工具) -> { if (tool.name().startsWith("admin_") && !isAdmin()) { 返回假； } 返回真； }) .build(); ## 快速入门 ### 基本 MCP 服务器使用一种工具创建一个简单的 MCP 服务器： MCPServer 服务器 = MCPServer.builder() .server(new StdioServer.Builder()) .addToolProvider(new SimpleWeatherToolProvider()) .build(); 服务器.start(); ### Spring Boot 集成在 Spring Boot 中配置 MCP 服务器： @豆子公共 MCPSpringConfig mcpServer(List 工具) { 返回 MCPSpringConfig.builder() .工具（工具） .server(new StdioServer.Builder()) .build(); } ## 核心概念 ### MCP 架构 MCP标准化AI应用连接： * **工具**：可执行函数（数据库查询、API 调用） * **资源**：数据源（文件、模式、文档） * **提示**：预先配置的任务模板 * **传输** ：通信层（stdio、HTTP、WebSocket） AI 应用程序 ←→ MCP 客户端 ←→ 传输 ←→ MCP 服务器 ←→ 外部服务 ### 关键组件 * **MCPServer** ：具有配置的主服务器实例 * **ToolProvider** ：工具规范和执行接口 * **ResourceListProvider/ResourceReadHandler** ：资源访问 * **PromptListProvider/PromptGetHandler** ：模板管理 * **传输** ：通信机制（stdio、HTTP） ## 实现模式 ### 工具提供者模式创建具有适当架构验证的工具：类 WeatherToolProvider 实现 ToolProvider { @覆盖公共列表<工具规范> listTools() { 返回 List.of(ToolSpecification.builder() .name("获取天气") .description("获取某个城市的天气") .inputSchema(地图.of( “类型”、“对象”、 “属性”，Map.of（ "city", Map.of("type", "string", "description", "城市名称") ), “必填”，List.of(“城市”) ）） .build()); } @覆盖公共字符串executeTool（字符串名称，字符串参数）{ // 解析参数并执行工具逻辑 return "天气数据结果"; } } ### 资源提供者模式提供静态和动态资源：公司资源提供者类实现 ResourceListProvider、ResourceReadHandler { @覆盖公共列表 listResources() { 返回列表.of( McpResource.builder() .uri(“政策”) .name("公司政策") .mimeType("文本/纯文本") .build() ）； } @覆盖公共字符串读取资源（字符串uri）{ 返回加载资源内容（uri）； } } ### 提示模板模式创建可重复使用的提示模板：类 PromptTemplateProvider 实现 PromptListProvider、PromptGetHandler { @覆盖公共列表<提示> listPrompts() { 返回列表.of( 提示.builder() .name("代码审查") .description(“检查代码质量”) .build() ）； } @覆盖公共字符串 getPrompt(字符串名称, Map args) { 返回 applyTemplate(名称, 参数); } } ## 传输配置 ### 工作室传输本地进程通信： McpTransport 传输 = new StdioMcpTransport.Builder() .command(List.of("npm", "exec", "@modelcontextprotocol/server-everything@0.6.2")) .logEvents(true) .build(); ### HTTP 传输远程服务器通信： McpTransport 传输 = new HttpMcpTransport.Builder() .sseUrl("http://localhost:3001/sse") .logRequests(true) .logResponses(true) .build(); ## 客户端集成 ### MCP 客户端设置连接到 MCP 服务器： McpClient 客户端 = new DefaultMcpClient.Builder() .key(“我的客户”) .运输（运输） .cacheToolList(true) .build(); // 列出可用的工具 List 工具 = client.listTools(); ### 工具提供商集成将 MCP 服务器桥接到 LangChain4j AI 服务： McpToolProvider 提供者 = McpToolProvider.builder() .mcpClients(mcpClient) .failIfOneServerFails(假) .filter((客户端，工具) -> filterByPermissions(工具)) .build(); // 与AI服务集成 AIAssistant助手 = AiServices.builder(AIAssistant.class) .chatModel(聊天模型) .toolProvider（提供者） .build(); ## 安全和最佳实践 ### 工具安全实施安全工具过滤： McpToolProvider secureProvider = McpToolProvider.builder() .mcpClients(mcpClient) .filter((客户端, 工具) -> { if (tool.name().startsWith("admin_") && !isAdmin()) { 返回假； } 返回真； }) .build(); ### 资源安全对资源应用访问控制：公共布尔canAccessResource（字符串uri，用户用户）{ 返回resourceService.hasAccess（uri，用户）； } ### 错误处理实施稳健的错误处理：尝试{ 字符串结果 = mcpClient.executeTool(request); } catch (McpException e) { log.error("MCP执行失败：{}", e.getMessage()); 返回fallbackResult(); } ## 高级模式 ### 多服务器配置配置多个 MCP 服务器： @豆子公共列表 mcpClients(列表 configs) { 返回 configs.stream() .map(这个::createMcpClient) .collect(Collectors.toList()); } @豆子公共 McpToolProvider multiServerProvider(List 客户端) { 返回 McpToolProvider.builder() .mcpClients（客户端） .failIfOneServerFails(假) .build(); } ### 动态工具发现基于上下文的运行时工具过滤： McpToolProvider contextualProvider = McpToolProvider.builder() .mcpClients（客户端） .filter((客户端、工具) -> isToolAllowed(用户、工具、上下文)) .build(); ### 健康监测监控 MCP 服务器运行状况： @组件公共类 McpHealthChecker { @Scheduled(fixedRate = 30000) // 30 秒公共无效检查服务器（）{ mcpClients.forEach(客户端 -> { 尝试{ 客户端.listTools(); markHealthy(client.key()); } catch (异常 e) { markUnhealthy(client.key(), e.getMessage()); } }); } } ## 配置 ### 应用程序属性在 application.yml 中配置 MCP 服务器： MCP：服务器： github：类型：码头工人命令：[“/ usr / local / bin / docker”，“运行”，“-e”，“GITHUB_TOKEN”，“-i”，“mcp / github”] 日志事件：true 数据库：类型：stdio 命令：[“/usr/bin/npm”，“exec”，“@modelcontextprotocol/server-sqlite@0.6.2”] 日志事件： false ### Spring启动配置使用 Spring Boot 配置 MCP： @配置 @EnableConfigurationProperties（McpProperties.class）公共类 McpConfiguration { @豆子公共 MCPServer mcpServer(List 提供者) { 返回 MCPServer.builder() .server(new StdioServer.Builder()) .addToolProvider(提供者) .enableLogging(true) .build(); } } ## 示例 ### 示例 1：天气工具执行 **输入：** // 客户端调用天气工具 Map args = Map.of("城市", "米兰"); 字符串结果 = mcpClient.executeTool("get_weather", mapper.writeValueAsString(args)); **输出：** { “城市”：“米兰”， “温度”：22， "condition": "晴间多云", “湿度”：65， “单位”：“摄氏度” } ### 示例 2：资源检索 **输入：** // 客户端通过URI请求资源字符串内容 = mcpClient.readResource(“策略”); **输出：** 公司远程工作政策 v2.0 生效日期：2025 年 1 月 1 日 1. 员工每周最多可以远程工作 3 天... ### 示例 3：多服务器工具发现 **输入：** // 列出来自连接的 MCP 服务器的所有工具 List 工具 = mcpToolProvider.tools(); tools.forEach(t -> System.out.println(t.name() + ": " + t.description())); **输出：** get_weather：获取城市当前天气 search_documents：搜索公司知识库 send_notification：向用户发送通知 admin_backup：创建系统备份（仅限管理员） ** ** 请参阅 [examples.md]() 了解全面的实现示例，包括： * 基本 MCP 服务器设置 * 多工具企业服务器 * 资源和提示提供者 * Spring Boot 集成 * 错误处理模式 * 安全实施 ## API 参考完整的 API 文档可在 [api-reference.md]() 中找到，涵盖： * 核心MCP类和接口 * 运输配置 * 客户端和服务器模式 * 错误处理策略 * 配置管理 * 测试和验证 ## 最佳实践 1. **资源管理**：始终使用 try-with-resources 正确关闭 MCP 客户端 2. **错误处理**：服务器故障时实现优雅降级 3. **安全**：使用工具过滤和资源访问控制 4. **性能**：启用缓存并优化工具执行 5. **监控**：实施健康检查和可观察性 6. **测试**：使用模拟创建全面的测试套件 7. **文档**：清楚地记录工具、资源和提示 8. **配置**：使用结构化配置以实现可维护性 ## 参考文献 * [LangChain4j 文档]() * [模型上下文协议规范]() * [API 参考]() * [示例]() ## 限制和警告 * MCP 服务器应在停止时实施适当的资源清理。 * **外部 MCP 服务器安全性**：仅连接到受信任、经过验证的 MCP 服务器；外部服务器（包括通过“npm exec”或 HTTP/SSE 端点启动的服务器）可能会暴露不受信任的工具、资源和提示，这些工具、资源和提示可能会通过间接提示注入影响代理行为。 * **固定 MCP 服务器版本** ：始终将 npm 包固定到特定版本（例如，`@modelcontextprotocol/server-everything@0.6.2`），以防止来自未固定依赖项的供应链攻击。 * **验证外部内容** ：从 MCP 服务器资源（例如 GitHub 问题、数据库记录）检索的内容是不受信任的用户生成的数据；在采取行动之前进行验证和清理。 * 应妥善处理工具执行错误；切勿向客户端公开堆栈跟踪。 * 应验证资源 URI 以防止目录遍历攻击。 * 提示模板应清理用户输入以防止注入攻击。 * Stdio 传输需要适当的流程生命周期管理。 * HTTP 传输应实现身份验证和速率限制。 * 多服务器配置需要仔细处理服务器故障。 * 工具缓存应具有适当的 TTL，以防止数据过时。 * 谨慎使用有外部副作用的工具；它们可能会被人工智能模型意外地调用。

Langchain4j Mcp 服务器模式

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