麦普克洛jure软件开发工具包

Name: 麦普克洛jure软件开发工具包
Author: unravel-team

作者：unravel-team55 星标更新：2025-05-26

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

技术文档摘要

io.modelcontext/clojure-sdk

一个用于创建Model Context Protocol服务器的clojure-sdk！

使用

calculator_server.clj文件和vegalite_server.clj文件包含了一个完整的MCP服务器定义代码。

examples是一个deps-new应用项目，关于编译和运行各种示例服务器的说明在examples/README.md文件中（也复制在本节下方）。

依赖

clojure-sdk的依赖如下：

{io.modelcontextprotocol/mcp-clojure-sdk
 {:git/url "https://github.com/unravel-team/mcp-clojure-sdk.git"
  :git/sha "039cf220ac6bb3858f71e823016035e257a5380d"}}

快速启动模板

为了方便使用，还提供了一个deps-new模板和一个Github模板。详情如下：

mcp-clojure-server-deps-new 基于deps-new的模板，可以快速创建新的MCP服务器。
example-cool-mcp-server 一个Github模板项目，可以快速创建新的MCP服务器。

示例

构建示例Jar包

$ make clean && make examples-jar

示例Jar包包含以下服务器：

计算器：calculator_server
Vega-lite：vegalite_server
代码分析：code_analysis_server

计算器：`calculator_server`

提供基本的算术工具：add、subtract、multiply、divide、power、square-root、average、factorial

在Claude Desktop或Inspector中可以尝试以下命令：

[1, 2, 3, 4, 5]的平均值是多少？
15的阶乘是多少？
2的1000次方是多少？
64的平方根是多少？

在运行计算器MCP服务器之前：

记得：

使用系统上的完整路径到示例JAR文件

在Claude Desktop中

    "calculator": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory",
        "-Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog",
        "-Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector",
        "-Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml",
        "-Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista",
        "-Dlogging.level=INFO",
        "-cp",
        "/Users/vedang/mcp-clojure-sdk/examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar",
        "calculator_server"
      ]
    }

在MCP Inspector中

npx @modelcontextprotocol/inspector java -Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory -Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog -Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector -Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml -Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista -Dlogging.level=INFO -cp examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar calculator_server

Vega-lite：`vegalite_server`

提供生成Vega-lite图表的工具：save-data、visualize-data。

前提条件：需要安装vl-convert CLI。

在Claude Desktop或Inspector中可以尝试以下命令：

这里是一些示例数据：

[
    { "year": 2011, "value": 14.6, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2011, "value": 11.4, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2011, "value": 26.6, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2012, "value": 40.1, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2012, "value": 42.7, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2012, "value": 36.9, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2013, "value": 16.9, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2013, "value": 14.6, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2013, "value": 15.3, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2014, "value": 9.6, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2014, "value": 7.9, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2014, "value": 10.9, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2015, "value": 5.8, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2015, "value": 6.7, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2015, "value": 6.2, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2016, "value": -12.4, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2016, "value": -3.9, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2016, "value": -32.2, "growth_type": "Net Income Growth" },
    { "year": 2017, "value": 25.3, "growth_type": "Market Cap Growth" },
    { "year": 2017, "value": 5.9, "growth_type": "Revenue Growth" },
    { "year": 2017, "value": 43.9, "growth_type": "Net Income Growth" }
]

请使用Vega-lite可视化这些数据。

在运行Vega-lite MCP服务器之前

记得：

替换系统上示例JAR文件的完整路径
指定系统上vl-convert的完整路径

在Claude Desktop中

    "vegalite": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory",
        "-Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog",
        "-Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector",
        "-Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml",
        "-Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista",
        "-Dlogging.level=INFO",
        "-Dmcp.vegalite.vl_convert_executable=/Users/vedang/.cargo/bin/vl-convert",
        "-cp",
        "/Users/vedang/mcp-clojure-sdk/examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar",
        "vegalite_server"
      ]
    }

在MCP Inspector中

记得使用系统上示例JAR文件的完整路径，或者从mcp-clojure-sdk仓库执行此命令。

npx @modelcontextprotocol/inspector java -Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory -Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog -Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector -Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml -Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista -Dlogging.level=INFO -Dmcp.vegalite.vl_convert_executable=/Users/vedang/.cargo/bin/vl-convert -cp examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar vegalite_server

代码分析：`code_analysis_server`

这是一个提供提示而不是工具的服务器示例。可用的提示有：analyse-code和poem-about-code。

可以在Claude Desktop或Inspector中尝试这些提示。虽然这些提示非常基础，但这是展示如何通过这种技术暴露强大提示的好方法。

在运行代码分析MCP服务器之前

记得：

替换系统上示例JAR文件的完整路径

在Claude Desktop中

    "code-anaylsis": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory",
        "-Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog",
        "-Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector",
        "-Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml",
        "-Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista",
        "-Dlogging.level=INFO",
        "-cp",
        "/Users/vedang/mcp-clojure-sdk/examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar",
        "code_analysis_server"
      ]
    }

在MCP Inspector中

（记得使用系统上示例JAR文件的完整路径，或者从mcp-clojure-sdk仓库执行此命令）

npx @modelcontextprotocol/inspector java -Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory -Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog -Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector -Dlog4j2.configurationFile=log4j2-mcp.xml -Dbabashka.json.provider=metosin/jsonista -Dlogging.level=INFO -cp examples/target/io.modelcontextprotocol.clojure-sdk/examples-1.2.0.jar code_analysis_server

核心组件

服务器实现：核心服务器功能实现在server.clj中，处理各种MCP方法的请求/响应循环。
传输层：SDK在stdio_server.clj中实现了STDIO传输，使用io_chan.clj在IO流和核心异步通道之间进行转换。
错误处理：自定义错误处理定义在mcp/errors.clj中。
协议规范：所有协议规范定义在specs.clj中，提供了对请求、响应和服务器组件的验证。

通信流程

序列图展示了MCP客户端-服务器交互的典型生命周期：

初始化阶段：
- 客户端连接并发送initialize请求
- 服务器响应其能力
- 客户端确认initialized通知
发现阶段：
- 客户端使用tools/list、resources/list和prompts/list方法发现可用的工具、资源和提示
- 这些在上下文创建时注册在服务器中
工具交互：
- 客户端可以调用带有参数的工具
- 服务器将这些路由到适当的处理器函数
- 结果返回给客户端
资源交互：
- 客户端可以通过URI读取资源
- 服务器检索资源内容
提示交互：
- 客户端可以请求预定义的提示
- 服务器返回相应的消息
可选特性：
- 资源订阅以获取更新
- 通过ping/pong进行健康检查

sequenceDiagram
    participant 客户端
    participant MCPServer
    participant 工具
    participant 资源
    participant 提示

    Note over 客户端,MCPServer: 初始化阶段
    客户端->>+MCPServer: initialize
    MCPServer-->>-客户端: initialize响应（能力）
    客户端->>MCPServer: notifications/initialized

    Note over 客户端,MCPServer: 发现阶段
    客户端->>+MCPServer: tools/list
    MCPServer-->>-客户端: 可用工具列表

    客户端->>+MCPServer: resources/list
    MCPServer-->>-客户端: 可用资源列表

    客户端->>+MCPServer: prompts/list
    MCPServer-->>-客户端: 可用提示列表

    Note over 客户端,MCPServer: 工具交互
    客户端->>+MCPServer: tools/call (名称, 参数)
    MCPServer->>+工具: handler(参数)
    工具-->>-MCPServer: 结果
    MCPServer-->>-客户端: 工具响应

    Note over 客户端,MCPServer: 资源交互
    客户端->>+MCPServer: resources/read (uri)
    MCPServer->>+资源: handler(uri)
    资源-->>-MCPServer: 内容
    MCPServer-->>-客户端: 资源内容

    Note over 客户端,MCPServer: 提示交互
    客户端->>+MCPServer: prompts/get (名称, 参数)
    MCPServer->>+提示: handler(参数)
    提示-->>-MCPServer: 消息
    MCPServer-->>-客户端: 提示消息

    Note over 客户端,MCPServer: 可选订阅
    客户端->>+MCPServer: resources/subscribe (uri)
    MCPServer-->>-客户端: 空响应
    MCPServer-->>客户端: notifications/resources/updated

    Note over 客户端,MCPServer: 健康检查
    客户端->>+MCPServer: ping
    MCPServer-->>-客户端: pong

待办事项

亲爱的读者，你可以帮忙！前往todo.org文件，查看待办更改列表，这些更改大致按照我计划解决的顺序排列。

SDK开发

clojure-sdk是一个标准的deps-new项目，因此你应该期望所有的deps-new命令都能按预期工作。即便如此：

运行项目的测试：

$ make test ## 或 clojure -T:build test

运行项目的CI管道并构建一个JAR：

$ make build ## 或 clojure -T:build ci

这将生成一个更新的pom.xml文件，并同步依赖项在target/classes目录下的META-INF目录内，以及在target中的JAR。你可以通过更新build.clj来更新生成的pom.xml中的版本（和SCM标签）信息。

本地安装：

$ make install ## 或 clojure -T:build install

部署到Clojars——需要CLOJARS_USERNAME和CLOJARS_PASSWORD环境变量（需要先运行ci任务）：

$ make deploy ## 或 clojure -T:build deploy

你的库将默认部署到clojars.org上的io.modelcontext/clojure-sdk。

灵感来源

这个SDK是在lsp4clj的基础上构建的，它解决了基于JSON-RPC服务器的所有边缘情况处理难题。我手动构建了这一层，并发现了所有边缘情况，直到意识到lsp4clj是更聪明的方法。代码编写得非常好，易于修改以满足我的需求。

许可

根据MIT许可证分发

麦普克洛jure软件开发工具包

项目介绍

技术文档摘要

io.modelcontext/clojure-sdk

目录

使用

依赖

快速启动模板

示例

构建示例Jar包

计算器：calculator_server

在运行计算器MCP服务器之前：

在Claude Desktop中

在MCP Inspector中

Vega-lite：vegalite_server

在运行Vega-lite MCP服务器之前

在Claude Desktop中

在MCP Inspector中

代码分析：code_analysis_server

在运行代码分析MCP服务器之前

在Claude Desktop中

在MCP Inspector中

核心组件

通信流程

待办事项

SDK开发

灵感来源

许可

计算器：`calculator_server`

Vega-lite：`vegalite_server`

代码分析：`code_analysis_server`