dv课程mcp服务器

Name: dv课程mcp服务器
Author: danvega

作者：danvega13 星标更新：2025-03-27

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Spring AI MCP Server 课程信息

概述

此仓库包含一个 Spring Boot 应用程序，该应用程序实现了提供课程信息的模型控制协议（MCP）服务器。该应用程序创建了一个轻量级服务器，可以通过 Spring AI MCP 框架暴露课程数据，使 AI 模型能够使用标准化工具与您的自定义数据服务进行交互。

服务器暴露了两个主要工具：

获取所有可用课程的工具
根据标题搜索特定课程的工具

此实现是创建您自己的模型控制协议服务器或通过 Spring AI 将外部数据源与 AI 模型集成的良好起点。

项目需求

Java 24
Maven 3.8+
Spring Boot 3.4.4
Spring AI 1.0.0-M6

依赖项

该项目依赖于以下关键依赖项：

Spring AI MCP Server：提供创建兼容 MCP 的服务器的基础

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

Spring Boot Test：用于测试应用程序

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

开始使用

先决条件

在运行应用程序之前，请确保您已经：

在系统上安装了 Java 24
安装了 Maven 以进行依赖管理
对 Spring Boot 应用程序有基本了解

设置项目

查看项目结构以了解组件：
- Course.java：表示课程数据的简单记录
- CourseService.java：带有 MCP 工具注解的服务
- CoursesApplication.java：带有工具注册的主要应用类
- application.properties：MCP 服务器的配置

应用程序配置为使用 STDIO 传输作为非 Web 应用程序运行 MCP 通信：

spring.main.web-application-type=none
spring.ai.mcp.server.name=dan-vega-mcp
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1

# 这些设置对于 STDIO 传输至关重要
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=

如何运行应用程序

使用 Maven 运行应用程序非常简单：

mvn spring-boot:run

应用程序将以模型控制协议服务器的形式启动，可通过标准输入/输出访问。它不会打开任何网络端口或提供 Web 接口，如 spring.main.web-application-type=none 配置所示。

运行时，服务器会向 MCP 注册两个工具：

dv_get_courses：返回所有可用课程
dv_get_course：根据标题返回特定课程

理解代码

定义数据模型

应用程序使用简单的记录来表示课程数据：

public record Course(String title, String url) {
}

这种不可变的数据结构提供了一种干净的方式来表示具有标题和 URL 属性的课程信息。

实现工具函数

CourseService 类展示了如何使用 @Tool 注解创建 MCP 工具：

@Service
public class CourseService {
    private List<Course> courses = new ArrayList<>();

    @Tool(name = "dv_get_courses", description = "从 Dan Vega 获取课程列表")
    public List<Course> getCourses() {
        return courses;
    }

    @Tool(name = "dv_get_course", description = "根据标题从 Dan Vega 获取单个课程")
    public Course getCourse(String title) {
        return courses.stream()
                .filter(course -> course.title().equals(title))
                .findFirst()
                .orElse(null);
    }

    @PostConstruct
    public void init() {
        courses.addAll(List.of(
                new Course("使用 Spring Boot 构建 Web 应用程序（FreeCodeCamp）", 
                          "https://youtu.be/31KTdfRH6nY"),
                new Course("Spring Boot 初学者教程 - 2023 快速入门使用 Spring Boot 3",
                          "https://youtu.be/UgX5lgv4uVM")
        ));
    }
}

@Tool 注解将普通方法转换为具有以下特性的 MCP 兼容工具：

唯一的名称用于标识
描述帮助 AI 模型理解工具的目的

向 MCP 注册工具

在主应用类中，工具被注册到 MCP 框架：

@SpringBootApplication
public class CoursesApplication {

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

    @Bean
    public List<ToolCallback> danTools(CourseService courseService) {
        return List.of(ToolCallbacks.from(courseService));
    }
}

ToolCallbacks.from() 方法扫描服务类中的 @Tool 注解并将其注册到 MCP 框架。

扩展项目

您可以按多种方式扩展此项目：

添加更多课程：修改 CourseService 中的 init() 方法以包含额外的课程。
创建新的工具函数：添加更多带有 @Tool 注解的方法以暴露附加功能。
实现数据库存储：用数据库连接替换内存列表以持久存储课程信息。
添加搜索功能：实现超越精确标题匹配的更高级搜索功能。

例如添加搜索功能：

@Tool(name = "dv_search_courses", description = "搜索包含关键字的课程")
public List<Course> searchCourses(String keyword) {
    return courses.stream()
            .filter(course -> course.title().toLowerCase().contains(keyword.toLowerCase()))
            .collect(Collectors.toList());
}

使用 MCP 服务器与 AI 模型

要利用此 MCP 服务器与 AI 模型：

确保您的 AI 框架支持模型控制协议
使用 STDIO 传输将 AI 模型连接到 MCP 服务器
AI 模型可以调用暴露的工具：
- 请求所有课程的列表
- 根据标题检索特定课程的详细信息

这允许 AI 模型访问实时课程信息，并在响应用户查询时提供这些信息。

配置 Claude Desktop 客户端

要使用此 MCP 服务器与 Claude Desktop 客户端，需要添加配置以告诉 Claude 在何处找到服务器。在您的 Claude Desktop 设置中添加以下配置：

{
  "dan-vega-mcp": {
    "command": "/Users/vega/.sdkman/candidates/java/current/bin/java",
    "args": [
      "-jar",
      "/Users/vega/Downloads/courses/target/courses-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
    ]
  }
}

此配置：

在 Claude Desktop 中创建名为 "dan-vega-mcp" 的工具
指定 Java 可执行文件的路径
提供运行编译后的 JAR 文件的参数

确保调整路径以匹配您的特定环境：

更新 Java 路径以匹配您的安装
更新 JAR 文件路径以指向您的编译应用程序所在的位置

结论

此 Spring AI MCP Server 提供了一个干净且可扩展的框架，通过模型控制协议暴露课程数据。通过遵循 Spring AI 规范并利用工具注解系统，您可以创建强大的 AI 模型与数据服务之间的集成。

该项目演示了如何为 MCP 兼容性构建代码，同时保持良好的软件设计实践。有了这个基础，您可以构建更复杂的提供者，增强 AI 功能，使其能够访问定制的领域特定信息。

有关 Spring AI 和模型控制协议的更多信息，请参阅官方文档。