AI-GPT1/McpServerSample

McpServerSample

项目介绍

McpServerSample 是一个基于 Spring Boot 和 Spring AI 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器示例项目。 该项目主要提供天气服务功能，通过集成官方天气 API (weather.gov) 实现了以下核心功能：

• 根据经纬度获取指定位置的天气预报信息
• 根据美国州代码获取特定地区的天气警报信息
• 利用 Spring AI 提供的工具注册机制，使这些天气服务可以作为 AI 模型调用的工具

项目结构

McpServerSample/
├── src/
│   └── main/
│       ├── java/
│       │   └── com/ai/mcpserver/
│       │       ├── McpServerApplication.java   # 应用程序入口类
│       │       └── WeatherService.java         # 天气服务实现类
│       └── resources/
├── target/
│   ├── classes/
│   │   ├── application.properties             # 应用配置文件
│   │   └── com/
├── pom.xml                                     # Maven 项目配置文件
└── README.md                                   # 项目说明文档

技术栈

• Spring Boot 3.4.4 - 应用程序框架
• Spring AI 1.0.0-M7 - AI 功能支持
• Spring AI MCP Server - Model Context Protocol 服务器实现
• Spring Web/Spring WebFlux - Web 服务支持
• Jackson - JSON 处理
• RestClient - HTTP 客户端
• Maven - 项目构建管理

功能特性

天气服务接口

项目提供以下天气相关的服务接口：

1. getWeatherForecastByLocation

   • 功能：获取特定纬度/经度的天气预报
   • 参数：
     • latitude: 纬度
     • longitude: 经度
   • 返回：指定位置的详细天气预报信息

2. getAlerts

   • 功能：获取美国某个州的天气警报
   • 参数：
     • state: 两字母的美国州代码（例如 CA, NY）
   • 返回：指定州的天气警报信息

MCP 工具注册

项目通过 Spring AI 的 ToolCallbackProvider 将天气服务方法注册为可供 AI 模型调用的工具。这使得 AI 模型能够直接调用天气服务获取实时天气数据。

项目部署运行步骤

依赖环境条件

• JDK 17 或更高版本
• Maven 3.6.0 或更高版本

构建步骤

1. 克隆或下载项目代码到本地

2. 进入项目根目录

3. 执行 Maven 构建命令：

mvn clean package

运行步骤

方法一：使用 Maven 运行

在项目根目录执行：

mvn spring-boot:run

方法二：使用 Java 运行 JAR 文件

构建完成后，在 target 目录下会生成 JAR 文件，执行：

java -jar target/McpServerSample-0.0.1-SNAPSHOT.jar

访问服务

服务启动后，默认在 8086 端口运行。可以通过以下方式验证服务是否正常启动：

• 查看控制台输出，确认服务已成功启动
• 服务日志将记录在 ./model-context-protocol/mcp-weather-stdio-server.log 文件中