MCP学习文档

AI AIAgent,MCP
发布时间 :
字数:2.4k
  1. 一、MCP基本概念
    1. 1.整体介绍
    2. 2.MCP-Server
      1. 2.1 能力
      2. 2.2 通信类型
      3. 2.3 接入mcp-server
        1. 1、NPX/UVX(Stdio)接入
        2. 2、SSE接入-本地/远程服务接口
      4. 2.4 流程图
    3. 3.MCP-Client
      1. 3.1 作用
  2. 二、框架搭建
    1. 1. 项目结构
    2. 2.MCP-Server
    3. 3.MCP-Client
    4. 4.运行示例
      1. 4.1 MCP-Client调用示例
      2. 4.2 其他工具使用示例
  3. 三、扩展
    1. 3.1 skills
  • 四、相关链接
    1. MCP
    2. Skills

    • 一、MCP基本概念

    Model Context Protocol -模型上下文协议，LLM与外部工具和数据源无缝集成的开放标准

    1.整体介绍

    sd-webui
    • MCP 由三个核心组件构成：Host（主机）、Client（客户端） 和 Server（服务器）。
    sd-webui

    2.MCP-Server

    2.1 能力

    • Tools：使大语言模型能够通过你的 Server 执行操作。
    • Resources：将 Server 上的数据和内容开放给大语言模型。
    • Prompts：创建可复用的提示词模板和工作流程。

    2.2 通信类型

    • stdio（标准输入输出, 本地文件、本地代码等）
    • SSE （Server-Sent Events，服务器发送事件）

    2.3 接入mcp-server

    1、NPX/UVX(Stdio)接入

    npx - node.js生态npm，uvx - python生态pip

    • 配置示例
    {
  "mcpServers": {
    "amap-maps": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y","@amap/amap-maps-mcp-server"],
      "env": {
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "您在高德官网上申请的key"
      }
    }
  }
}
    • 常用配置解释
    字段名 类型 必填 说明
    mcpServers object 是 所有 MCP 服务的集合，每个服务由 server_name 标识。
    server_name object 是 自定义服务名称
    disabled boolean 否 是否禁用，ture-当前服务不会被启动
    timeout int 否 服务启动/通信最大等待时间，默认值通常是 60 秒（单位：秒）
    command string 是 启动命令（如 node、npx、uv）。
    args List 是 命令参数（如［”-y”，”@amap/amap-maps-mcp-server”］）-y的作
    用：自动确认（Yes）或跳过交互式提示
    env object 否 环境变量（如 API密钥、数据库连接密码）。
    type string 否 stdio：本地进程通信（如 Node.js、Python 脚本）sse：远程 API
    （需提供 URL）

    2、SSE接入-本地/远程服务接口

    • 配置示例
    {
  "mcpServers": {
    "amap-amap-sse": {
      "url": "https://mcp.amap.com/sse?key=您在高德官网上申请的key"
    }
  }
}
    • 常用配置解释
    字段名 类型 必填 说明
    mcpServers object 是 所有 MCP 服务的集合，每个服务由 server_name 标识。
    server_name object 是 自定义服务名称
    url string 是 sse服务的地址
    disabled boolean 否 是否禁用，ture-当前服务不会被启动
    timeout int 否 服务启动/通信最大等待时间，默认值通常是 60 秒（单位：秒）
    headers object 否 sse链接时设置的请求头
    type string 否 stdio：本地进程通信（如 Node.js、Python 脚本）sse：远程 API
    （需提供 URL）

    2.4 流程图

    flowchart TD
B --> C{解析 mcpServers 对象}

C --> D[遍历每个Server配置]
D --> E

subgraph E [核心配置模块]
    F[command
    启动命令] --> G[args
    命令行参数] --> H[env
    环境变量（可选）]
end

E --> I[AI应用根据配置
    启动并管理对应MCP Server进程]
I --> J[MCP Server提供工具
    （Tools）给AI应用调用]

    3.MCP-Client

    3.1 作用

    作用类别 具体功能 价值
    协议层 封装 MCP 协议细节 简化开发，降低复杂度
    连接层 管理连接、重试、超时 提高可靠性
    工具层 工具发现、调用、缓存 提升效率和性能
    安全层 认证、授权、审计 保障安全合规
    监控层 指标收集、日志记录 支持运维和优化
    集成层 多种平台和语言支持 促进生态发展

    总结一下

    • 让 AI 模型轻松使用远程工具（抽象复杂性）
    • 让开发者高效集成外部能力（提供便利接口）
    • 让企业安全可控地扩展 AI 能力（提供企业级特性）
    • 让整个 MCP 生态系统互联互通（标准化交互）

    二、框架搭建

    SpringAi + SpringBoot

    1. 项目结构

    ai-assisant
 |- mcp-client
    |- pom.xml 
 |- mcp-server
    |- pom.xml
 |- pom.xml
 |- README.md

    2.MCP-Server

    • pom.xml
    <properties>
  <java.version>17</java.version>
  <spring-ai-starter.version>1.0.0-M6</spring-ai-starter.version>
</properties>

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
      <version>${spring-ai-starter.version}</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>


<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>
    • tool-service
    @Service
public class WeatherService{

    @Tool(name = "getWeatherByCity", description = "根据城市名称获取天气预报")
    public String getWeatherByCity(String city) {
        log.info("===============getWeatherByCity方法被调用：city="+city);
        Map<String, String> mockData = Map.of(
                "西安", "天气炎热",
                "北京", "晴空万里",
                "上海", "阴雨绵绵"
        );
        return mockData.getOrDefault(city, "未查询到对应城市！");
    }

    @Tool(name = "getTime", description = "获取当前时间")
    public String getTime() {
        SimpleDateFormat mockData = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        return mockData.format(System.currentTimeMillis());
    }
}
    • MethodToolConfig-注册工具
    @Component
public class MethodToolConfig {
    @Bean
    public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(weatherService)
                .build();
    }
}
    • application.yml
    server:
  port: 8080
  shutdown: graceful

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        enabled: true
        name: ai-assistant
        version: 1.0.0
        capabilities:
          tool: true
        protocol: STREAMABLE
        
logging:
  level:
    root: info
    io.modelcontextprotocol: trace
    org.springframework.ai.mcp: trace
    • 运行
    mcp-run-1
    • 访问接口验证
    mcp-run-2

    3.MCP-Client

    • pom
    <properties>
  <java.version>17</java.version>
  <spring-ai.version>1.1.2</spring-ai.version>
  <spring-ai-starter.version>1.0.0-M6</spring-ai-starter.version>
</properties>

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
      <version>${spring-ai-starter.version}</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${spring-ai-starter.version}</version>
  </dependency>
  <!-- 支持openai-api协议的都可以用这个包，接入其他api可替换为其他包  -->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${spring-ai-starter.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>
    • config
    @Component
public class ChatClientConfig {
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
                                 ToolCallbackProvider tools) {
        return chatClientBuilder
                .defaultTools(tools)
                .build();
    }
}
    • controller / commandline ,测试用，二选一即可
    @RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {

    @Autowired
    private ChatClient client;

    @GetMapping("/msg")
    public String msg(String msg){
        if(StringUtils.isBlank(msg)){
            return "请输入内容";
        }
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate("你的身份是私人助理，帮用户解决一切问题");
        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage();

        Message userMessage = new UserMessage(msg);
        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));
        return client.prompt(prompt).call().content();
    }
}

    /**
 * 调试
 */
@Component
public class ChatConfig {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    @Bean
    public CommandLineRunner predefinedQuestions(ToolCallbackProvider tools,
                                                 ConfigurableApplicationContext context) {
        return args -> {

            // 创建Scanner对象用于接收用户输入
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);

            System.out.println(">>> 欢迎使用问答系统！输入'exit'退出程序。");

            while (true) {
                // 提示用户输入问题
                System.out.print("\n>>> QUESTION: ");
                String userInput = scanner.nextLine();

                // 如果用户输入"exit"，则退出循环
                if ("exit".equalsIgnoreCase(userInput)) {
                    System.out.println(">>> 已退出问答系统。");
                    break;
                }

                // 使用ChatClient与LLM交互
                try {
                    System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("\n>>> ERROR: 无法处理您的请求，请稍后再试。");
                    e.printStackTrace();
                }
            }

            // 关闭Spring上下文
            context.close();
            scanner.close();
        };
    }
}
    • application.yml
    ## 预留测试环境配置，调试用
server:
  port: 8082
  shutdown: graceful

spring:
  autoconfigure:
    #spring-ai bug,后续新版本已解决。https://github.com/spring-projects/spring-ai/pull/2493
    exclude: org.springframework.ai.autoconfigure.mcp.client.SseHttpClientTransportAutoConfiguration
  ai:
    openai:
      base-url: # 大模型api地址
      api-key: # api-key
      chat:
        options:
          model: #模型名称
          stream-usage: true
        # 豆包大模型使用：/api/v3/chat/completions
        completions-path: /api/v3/chat/completions
    mcp:
      client:
        type: ASYNC
        sse:  #其他类型配置参考上面的解释
          connections:
            server1:
              url: http://localhost:8081 #mcp-server接口地址
  application:
    name: mcpClient
  http:
    encoding:
      enabled: true
      force: true
      charset: UTF-8
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
    allow-circular-references: true

logging:
  level:
    root: info
    org.springframework.ai: debug
    org.springframework: error

    4.运行示例

    4.1 MCP-Client调用示例

    • mcp-client
    result-1
    • mcp-server
    result-2

    4.2 其他工具使用示例

    • 配置
    result-3
    • 运行
    result-4 result-5

    三、扩展

    3.1 skills

    • Claude Skills 是一种模块化的能力包（modular skill package）
      • 通俗来说就是一组标准化可复用的prompt
    • 基础结构
    skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│   ├── YAML 前置元数据 (必需)
│   │   ├── name: (必需)
│   │   └── description: (必需)
│   └── Markdown 指令 (必需)
└── 打包资源 (可选)
    ├── scripts/     - 可执行代码
    ├── references/  - 上下文文档
    └── assets/      - 输出文件（模板等）
    • 介绍
    每个 Skill 是一个文件夹，通常包含：

- SKILL.md：说明书，描述用途、操作流程
- 脚本 / 模板：执行自动化任务的逻辑，比如处理 Excel、生成 PPT
- 资源文件：脚本依赖的代码片段、样式、流程图等
    • SKILL.md格式
    ---
name: 技能名称
description: 简要描述这个技能的功能和使用场景

---

# 技能名称

## 描述
描述这个技能的作用。

## 使用场景
描述触发这个技能的条件。

## 指令
清晰的分步说明，告诉智能体具体怎么做。

## 示例 (可选)
输入/输出示例，展示预期效果。
    • skills vs mcp
    对比项 Skills MCP
    定位 任务执行模块 系统连接协议
    核心能力 封装脚本和模板，直接执行任务 接入外部数据源、服务
    使用方式 按需加载、像插件一样调用 开发者需配置、注册、连接系统
    适合人群 日常办公 / 测试 / 文档自动化 企业级系统集成 / 跨平台任务
    举例 生成测试报告、转文件格式 自动同步数据到 ERP、CI 系统

    Skills + MCP = 模块执行 + 系统联动

    四、相关链接

    MCP

    Skills

    赏

    文章标题:MCP学习文档

    字数:2.4k

    本文作者:imfan

    发布时间:2026-01-26, 00:00:00

    最后更新:2026-01-26, 09:44:17

    原始链接:https://wiki.aistart.cc/2026/01/26/ai/agent/stable-diffusion-01/

    版权声明: "署名-非商用-相同方式共享 4.0" 转载请保留原文链接及作者。

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