使用说明

项目简介

本项目是一个基于 Spring AI 框架实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器示例。它旨在帮助开发者理解和实践如何构建符合 MCP 协议规范的后端服务，以便为大型语言模型 (LLM) 应用提供结构化的上下文信息和功能扩展。通过该示例，您可以学习如何管理资源、注册工具以及定义 Prompt 模板，从而构建更加强大和可定制化的 LLM 应用。

主要功能点

资源管理: 提供对外部数据的统一访问接口，LLM 可以通过标准化的方式获取所需信息。
工具注册与执行: 允许注册外部功能模块（Tools），并支持 LLM 按需调用这些工具来扩展自身能力，例如访问数据库、调用API等。
Prompt 模板渲染: 支持定义和管理 Prompt 模板，根据上下文动态生成 Prompt，优化 LLM 的交互体验和输出质量。
JSON-RPC 协议: 使用 JSON-RPC 协议与 MCP 客户端进行通信，实现标准化的请求和响应处理。
会话管理: 服务器端负责管理客户端会话，维护上下文状态。

安装步骤

由于这是一个示例项目，您需要具备一定的 Java 开发环境和 Spring Boot 基础。

环境准备: 确保已安装 JDK (Java Development Kit) 和 Maven 或 Gradle 构建工具。
下载代码: 从 GitHub 仓库下载项目源代码。（请自行访问仓库链接下载）
构建项目: 使用 Maven 或 Gradle 构建项目。在项目根目录下运行相应的构建命令，例如 'mvn clean install' (Maven) 或 './gradlew build' (Gradle)。
运行服务器: 构建成功后，运行 Spring Boot 应用。可以使用命令行工具或 IDE 运行，例如使用 Maven 插件 'mvn spring-boot:run' 或 Gradle 插件 './gradlew bootRun'。

服务器配置

MCP 客户端需要配置连接到此 MCP 服务器的信息。以下是一个 JSON 格式的配置示例，您需要根据实际情况进行调整。

{
  "serverName": "spring-ai-mcp-server",
  "command": "java",
  "args": [
    "-jar",
    "path/to/your/server.jar"  // 请替换为您的服务器 jar 包路径，例如 target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
  ]
}

配置参数说明:

'serverName': 服务器名称，可以自定义，用于在客户端标识不同的 MCP 服务器。
'command': 启动服务器的命令，通常为 'java'，假设您的 Java 环境已配置到 PATH 环境变量中。
'args': 启动命令的参数列表。
- '"-jar"': 指定运行 jar 包。
- '"path/to/your/server.jar"': [请务必替换] 指向您构建生成的服务器 jar 文件路径。这个路径应该是相对于 MCP 客户端的，或者使用绝对路径。您可能需要在构建项目后，在项目的 'target' 或 'build/libs' 目录下找到生成的 jar 文件。

注意: 上述配置假设您将服务器打包成可执行的 jar 文件并使用 'java -jar' 命令运行。如果您的运行方式不同（例如在 IDE 中直接运行），请相应修改 'command' 和 'args' 配置。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 按照上述“安装步骤”和“服务器配置”启动 Spring AI MCP 服务器。
配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端应用中，配置上述 JSON 格式的服务器连接信息。
客户端与服务器交互: 客户端将通过 JSON-RPC 协议与服务器进行通信，发送 MCP 请求（例如获取资源、调用工具、请求 Prompt）。
服务器处理请求: Spring AI MCP 服务器接收并处理客户端请求，根据请求类型执行相应的操作，并返回 JSON-RPC 响应。

详细使用方法: 请参考仓库中可能提供的示例代码、文档或作者的博客、视频教程 (如 README 中链接的 YouTube 视频) 以获得更深入的了解。

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