手撕Java+硅基流動實現MCP服務器教程

一、MCP協議核心概念

MCP是什么

MCP 是 Anthropic (Claude) 主導發布的一個開放的、通用的、有共識的協議標準。

● MCP 是一個標準協議，就像給 AI 大模型裝了一個 “萬能接口”，讓 AI 模型能夠與不同的數據源和工具進行無縫交互。它就像 USB-C 接口一樣，提供了一種標準化的方法，將 AI 模型連接到各種數據源和工具。
● MCP 旨在替換碎片化的 Agent 代碼集成，從而使 AI 系統更可靠，更有效。通過建立通用標準，服務商可以基于協議來推出它們自己服務的 AI 能力，從而支持開發者更快的構建更強大的 AI 應用。開發者也不需要重復造輪子，通過開源項目可以建立強大的 AI Agent 生態。
● MCP 可以在不同的應用 / 服務之間保持上下文，增強整體自主執行任務的能力。

MCP架構

MCP遵循客戶端 - 服務器架構，包含以下幾個核心部分：
● MCP 主機（MCP Hosts）：發起請求的 AI 應用程序，比如聊天機器人、AI 驅動的 IDE 等。
● MCP 客戶端（MCP Clients）：在主機程序內部，與 MCP 服務器保持 1:1 的連接。
● MCP 服務器（MCP Servers）：為 MCP 客戶端提供上下文、工具和提示信息。
● 本地資源（Local Resources）：本地計算機中可供 MCP 服務器安全訪問的資源，如文件、數據庫。
● 遠程資源（Remote Resources）：MCP 服務器可以連接到的遠程資源，如通過 API 提供的數據。

二、Java實現MCP服務器的步驟

1. 環境準備

開發工具：IntelliJ IDEA / Eclipse
依賴管理：Maven或Gradle
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2. 創建MCP服務器基礎框架

import java.io.*; 
import java.util.Scanner; public class McpServer {public static void main(String[] args) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); PrintWriter writer = new PrintWriter(System.out))  {String line;while ((line = reader.readLine())  != null) {if (line.startsWith("Content-Length:"))  {int length = Integer.parseInt(line.split(":")[1]().trim()); String payload = reader.readLine(); // 處理MCP請求processRequest(payload, writer);}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace(); }}private static void processRequest(String payload, PrintWriter writer) {// 解析JSON請求并調用對應工具// 示例：調用硅基流動APIString response = callSiliconFlowAPI(payload);writer.println("Content-Length:  " + response.length()); writer.println(response); writer.flush(); }
}

3. 集成硅基流動API

生成API密鑰：在 硅基流動 控制臺創建API密鑰。

調用DeepSeek模型：

private static String callSiliconFlowAPI(String query) {String apiKey = "YOUR_SILICONFLOW_API_KEY";String endpoint = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"; // 構建請求體String jsonBody = String.format("{\n" + "  \"model\": \"deepseek-ai/DeepSeek-R1\",\n"+ "  \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"%s\"}]\n"+ "}", query);// 使用HttpClient發送POST請求// （需添加Java 11+的HttpClient依賴或使用Apache HttpClient）return "AI響應內容"; // 實際應解析API返回結果
}

4. 配置MCP工具

在項目根目錄創建.cursor/mcp.json ：

{"mcpServers": {"silicon-flow-server": {"command": "java","args": ["-cp", "target/classes", "McpServer"]}}
}

三、關鍵代碼示例（工具暴露）

// 示例工具：調用硅基流動進行文本生成
public class SiliconFlowTool {@McpTool(name = "text_generation", description = "調用DeepSeek模型生成文本")public String generateText(String prompt) {// 調用callSiliconFlowAPI方法return "生成的文本內容";}
}

四、測試與驗證

1. 啟動服務器：

   java -cp target/classes McpServer
   

2. 在Cursor中測試：

   agent.run(" 請調用text_generation工具生成一段關于AI的描述")
   

五、優化建議

1. 多線程處理：使用ExecutorService提升并發性能。
2. 錯誤處理：添加重試機制和超時控制。
3. 安全增強：實現JWT身份驗證。

通過以上步驟，可實現一個基于Java的MCP服務器，集成硅基流動API提供AI能力.