[GitHub Global] Translate Vibe Coding 零基础教程/40 编程学习/MCP 服务开发.md to zh-TW
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381a3f45d6
commit
bcd22f2ac9
@@ -0,0 +1,279 @@
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# MCP 服務開發保姆級教程
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> 從零開始開發 MCP 服務
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你好，我是程式設計師魚皮。
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有個 AI 相關的概念特別火，叫 MCP，全稱模型上下文協議（Model Context Protocol）。這是由 Anthropic 推出的一項開放標準，目標是為大型語言模型和 AI 助手提供一個統一、標準化的接口，使 AI 能夠輕鬆操作外部工具並完成更複雜的任務。
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這篇文章，就帶大家速通 MCP，了解其核心概念，並且以我們給自己產品 [面試鴨](https://www.mianshiya.com/) 開發的面試搜題 MCP 服務為例，帶大家實戰 MCP 服務端和客戶端的開發！
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開源指路：https://github.com/yuyuanweb/mcp-mianshiya-server
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## 一、MCP 為啥如此重要？
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以前，如果想讓 AI 處理我們的數據，基本只能靠預訓練數據或者上傳數據，既麻煩又低效。而且，就算是強大的 AI 模型，也會有數據隔離的問題，無法直接訪問新數據。
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現在，MCP 解決了這個問題，它突破了模型對靜態知識庫的依賴，使其具備更強的動態交互能力，能夠像人類一樣調用搜索引擎、訪問本地文件、連接 API 服務，甚至直接操作第三方庫。
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更重要的是，只要大家都遵循 MCP 這套協議，AI 就能無縫連接本地數據、互聯網資源、開發工具、生產力軟件，甚至整個社區生態，實現真正的 "萬物互聯"，這將極大提升 AI 的協作和工作能力，價值不可估量。
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## 二、MCP 總體架構
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MCP 的核心是 "客戶端 - 服務器" 架構，其中 MCP 客戶端主機可以連接到多個服務器。客戶端主機是指希望通過 MCP 訪問數據的程序，比如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具。
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## 三、MCP 開發
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MCP 的使用分為兩種模式，STDIO 模式（本地運行）和 SSE 模式（遠程服務）。
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### MCP 服務端（基於 stdio 標準流）
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基於 stdio 的實現是最常見的 MCP 客戶端方案，它通過標準輸入輸出流與 MCP 服務器進行通信。特別適用於本地部署的 MCP 服務器。
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**1、引入依賴**
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```xml
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<dependency>
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<groupId>org.springframework.ai</groupId>
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<artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
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<version>1.0.0-M6</version>
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</dependency>
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```
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**2、配置 MCP 服務端**
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```yaml
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spring:
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application:
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name: mcp-server
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main:
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web-application-type: none # 必須禁用web應用類型
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banner-mode: off # 禁用banner
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ai:
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mcp:
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server:
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stdio: true # 啟用stdio模式
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name: mcp-server # 服務器名稱
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version: 0.0.1 # 服務器版本
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```
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**3、實現 MCP 工具**
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`@Tool` 是 Spring AI MCP 框架中用於快速暴露業務能力為 AI 工具的核心註解。下面是一段示例代碼：
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```java
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/**
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* 根據搜索詞搜索面試鴨面試題目
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*/
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@Tool(description = "根據搜索詞搜索面試鴨面試題目")
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public String callMianshiya(String searchText) {
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// 執行從面試鴨數據庫中搜索題目的邏輯
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|
System.out.println("用戶要搜索：" + searchText);
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}
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```
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**4、註冊 MCP 工具**
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```java
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@Bean
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public ToolCallbackProvider serverTools(MianshiyaService mianshiyaService) {
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|
return MethodToolCallbackProvider.builder()
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|
.toolObjects(mianshiyaService)
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.build();
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}
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```
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**5、運行服務端**
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```bash
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mvn clean package -DskipTests
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```
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### MCP 客戶端（基於 stdio 標準流）
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**1、引入依賴**
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```xml
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<dependency>
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|
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
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|
<artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
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|
<version>1.0.0-M6</version>
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|
</dependency>
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|
```
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**2、配置 MCP 服務器**
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```yaml
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spring:
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|
ai:
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mcp:
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client:
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stdio:
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|
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
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```
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其中 `mcp-servers-config.json` 的配置如下：
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```json
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{
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|
"mcpServers": {
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"mianshiyaServer": {
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|
"command": "java",
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"args": [
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|
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
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"-Dspring.main.web-application-type=none",
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|
"-Dlogging.pattern.console=",
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"-jar",
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|
"/yourPath/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
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]
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}
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}
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}
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```
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**3、初始化聊天客戶端**
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```java
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@Bean
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public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
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ToolCallbackProvider mcpTools) {
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return chatClientBuilder.defaultTools(mcpTools).build();
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}
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```
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**4、接口調用**
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```java
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@PostMapping(value = "/ai/answer")
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public String generate(@RequestBody AskRequest request) {
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|
return chatClient.prompt()
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.user(request.getContent())
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.call()
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.content();
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}
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```
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### MCP 服務端（基於 SSE）
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除了基於 stdio 的實現外，Spring AI 還提供了基於 Server-Sent Events (SSE) 的 MCP 方案。相較於 stdio 方式，SSE 更適用於遠程部署的 MCP 服務器。
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**1、引入依賴**
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```xml
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<dependency>
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|
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
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|
<artifactId>spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
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|
<version>1.0.0-M6</version>
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|
</dependency>
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```
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**2、配置 MCP 服務端**
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```yaml
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server:
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port: 8090
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spring:
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ai:
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mcp:
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server:
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name: mcp-server
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version: 0.0.1
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```
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**3、運行服務端**
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```bash
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mvn clean package -DskipTests
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java -jar target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar
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```
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## 四、軟件使用 MCP
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除了利用程序去調用 MCP 服務外，MCP 服務端還支持任意支持 MCP 協議的智能體助手，比如 Claude、Cursor 以及 Cherry Studio 等，都可以快速接入。
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以 Cherry Studio 為例：
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1、打開 Cherry Studio 的 "設置"，點擊 "MCP 服務器"
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2、點擊 "編輯 JSON"，將 MCP 配置添加到配置文件中
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3、在 "設置 => 模型服務" 裡選擇一個模型，勾選工具函數調用功能
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4、進入聊天頁面，在輸入框下面勾選開啟 MCP 服務
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配置完成，嘗試搜索下面試題目，效果不戳！
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甚至還進行面經解析，返回多個面試題目與答案的鏈接！
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當然這個功能我們 [面試鴨官方](https://www.mianshiya.com/) 也實現了，幫助大家面試覆盤：
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## 五、上傳 MCP 服務
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和開發一個 APP 一樣，我們也可以把做好的 MCP 服務分享到第三方 MCP 服務平台。比如 MCP.so，可以理解為 MCP 服務的應用市場。
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直接點擊頭像左側的提交按鈕，然後填寫 MCP 服務的項目地址、以及服務器配置實例，點擊提交即可。
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提交完成後就可以在平台搜索到了：
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OK 就分享到這裡，學會的話記得點讚收藏哦。也歡迎大家在評論區交流你對 MCP 的看法和理解~
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## 推薦資源
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3）程式設計師面試八股文：[實習/校招/社招高頻考點、企業真題解析](https://www.mianshiya.com)
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5）1 對 1 模擬面試：[實習/校招/社招面試拿 Offer 必備](https://ai.mianshiya.com)
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