Data Generator MCP Server Java

🚀 數據生成器 Java MCP 服務器

本項目是一個基於 Spring Boot 的應用程序，實現了 Model Completion Protocol (MCP) 服務器，可用於數據生成。它展示瞭如何藉助 Spring AI 創建自定義 MCP 服務器，並將其與 AI 模型集成，以根據提示生成數據。

🚀 快速開始

構建應用程序

1. 克隆倉庫：

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

2. 使用 Maven 構建應用：

   ./mvnw clean install
   

運行應用程序

使用 Maven 包裝腳本運行應用：

./mvnw spring-boot:run

MCP 服務器啟動後即可接受請求。

✨ 主要特性

• 實現 Model Completion Protocol (MCP) 服務器。
• 提供數據生成工具。
• 支持同步執行模式。
• 包含 REST 客戶端用於外部 API 集成。
• 實現簡單用戶數據模型。

📦 安裝指南

先決條件

• Java 21 或更高版本。
• Maven 3.9+（或使用隨附的 Maven 包裝腳本）。
• 對 Spring Boot 和 Spring AI 有基本理解。

📚 詳細文檔

配置

MCP 服務器配置

MCP 服務器在 application.properties 文件中進行配置：

# 應用程序名稱
spring.application.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP 服務器名稱
spring.ai.mcp.server.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP 服務器類型（SYNC 或 ASYNC）
spring.ai.mcp.server.type=SYNC

# 禁用 Spring Boot 標誌
spring.main.banner-mode=off

# 設置為非 Web 應用程序
spring.main.web-application-type=none

自定義配置

通過修改 McpServerConfig 類來自定義 MCP 服務器：

@Configuration
public class McpServerConfig {

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

可用工具

MCP 服務器公開以下工具：

1. generateData - 根據提供的提示生成數據
   • 參數：prompt（String）
   • 返回：生成的數據作為 String
2. getUserData - 根據提供的 ID 和年齡生成用戶數據
   • 參數：
     • id（String）
     • age（int）
   • 返回：包含 ID、名稱和年齡的 User 對象

擴展應用程序

要添加新的工具到 MCP 服務器：

1. 創建一個新的服務類或擴展現有的 DataGeneratorService。
2. 添加帶有 @Tool 註解的方法。
3. 在 McpServerConfig 類中註冊該服務。 示例：

@Service
public class MyCustomService {

    @Tool(
        name = "myCustomTool",
        description = "工具的描述"
    )
    public SomeReturnType myCustomTool(String param1, int param2) {
        // 實現代碼
        return result;
    }
}

然後在配置中註冊它：

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

與 AI 模型集成

要將 MCP 服務器與 AI 模型結合使用，AI 模型可以通過發送 HTTP 請求到 MCP 服務器的 API 端點來調用生成數據的方法。請求需要包含必要的參數和授權信息。通過這種方式，MCP 服務器可以作為數據生成的核心服務，供多個 AI 應用程序或模型使用。