Data Generator MCP Server Java

🚀 データ生成器 Java MCP サーバー

このアプリケーションは Spring Boot をベースに構築され、Model Completion Protocol (MCP) サーバーを実装してデータ生成を行います。このプロジェクトでは、Spring AI を使ってカスタムの MCP サーバーを作成し、AI モデルと統合してプロンプトに基づくデータを生成する方法を示しています。

🚀 クイックスタート

アプリケーションのビルド

1. リポジトリをクローンします：

   git clone <repository-url>
   cd data-generator-java-mcp-server
   

2. Maven を使ってアプリケーションをビルドします：

   ./mvnw clean install
   

アプリケーションの実行

Maven ラッパースクリプトを使ってアプリケーションを実行します：

./mvnw spring-boot:run

MCP サーバーが起動すると、リクエストを受け付けるようになります。

✨ 主な機能

• Model Completion Protocol (MCP) サーバーを実装
• データ生成ツールを提供
• 同期実行モードをサポート
• 外部 API 統合のための REST クライアントを含む
• シンプルなユーザーデータモデルの実装

📦 インストール

前提条件

• Java 21 以上
• Maven 3.9+（または同梱の Maven ラッパースクリプトを使用）
• Spring Boot と Spring AI の基本的な理解

📚 ドキュメント

概要

このアプリケーションは MCP サーバーとして動作し、データ生成ツールを提供します。Spring AI の MCP サーバー機能を利用して、Java メソッドをツールとして公開し、AI モデルがそれらを呼び出せるようにしています。サーバーは同期モードで動作するように設定されています。

設定

MCP サーバーの設定

MCP サーバーは application.properties ファイルで設定されます：

# アプリケーション名
spring.application.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP サーバー名
spring.ai.mcp.server.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP サーバータイプ（SYNC または ASYNC）
spring.ai.mcp.server.type=SYNC

# Spring Boot バナーを無効にするフラグ
spring.main.banner-mode=off

# 非 Web アプリケーションに設定
spring.main.web-application-type=none

カスタム設定

McpServerConfig クラスを変更することで、MCP サーバーをカスタマイズできます：

@Configuration
public class McpServerConfig {

    @Bean
    public ToolCallbackProvider dataGeneratorToolCallbackProvider(DataGeneratorService dataGeneratorService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(dataGeneratorService)
                .build();
    }
}

利用可能なツール

MCP サーバーは以下のツールを公開しています：

1. generateData - 提供されたプロンプトに基づいてデータを生成

   • パラメータ：prompt（String）
   • 戻り値：生成されたデータ（String）

2. getUserData - 提供された ID と年齢に基づいてユーザーデータを生成

   • パラメータ：
     • id（String）
     • age（int）
   • 戻り値：ID、名前、年齢を含む User オブジェクト

アプリケーションの拡張

MCP サーバーに新しいツールを追加するには：

1. 新しいサービスクラスを作成するか、既存の DataGeneratorService を拡張します。
2. @Tool アノテーション付きのメソッドを追加します。
3. McpServerConfig クラスでサービスを登録します。

例：

@Service
public class MyCustomService {

    @Tool(
        name = "myCustomTool",
        description = "ツールの説明"
    )
    public SomeReturnType myCustomTool(String param1, int param2) {
        // 実装コード
        return result;
    }
}

そして、設定で登録します：

@Bean
public ToolCallbackProvider myCustomToolCallbackProvider(MyCustomService myCustomService) {
    return MethodToolCallbackProvider.builder()
            .toolObjects(myCustomService)
            .build();
}

AI モデルとの統合

MCP サーバーを AI モデルと組み合わせて使用するには、AI モデルが HTTP リクエストを MCP サーバーの API エンドポイントに送信することで、データ生成メソッドを呼び出すことができます。リクエストには必要なパラメータと認証情報が含まれている必要があります。これにより、MCP サーバーは複数の AI アプリケーションやモデルが使用するデータ生成の核心サービスとして機能することができます。