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MCP Server · AI代理

Agent Weave MCP

基于Spring AI的HTTP同步无状态模型上下文协议服务器,支持工具调用和列表查询。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 3
JavaAI代理Spring AI

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
shivanshuy
提供方
shivanshuy

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Agent Weave MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

代理编织MCP服务器

Spring AI MCP(模型上下文协议)服务器,具有HTTP同步无状态协议。

先决条件

  • Java 17或更高版本
  • Maven 3.6+

验证安装:

java -version
mvn -version

安装

  1. 克隆或导航到项目目录:
cd agent-weave-mcp
  1. 无需额外安装-依赖关系由Maven管理。

构建

使用Maven构建项目:

mvn clean package

这将:

  • 编译源代码
  • 运行测试
  • 在以下位置创建JAR文件 target/agent-weave-mcp-1.0.0.jar

要在构建过程中跳过测试,请执行以下操作:

mvn clean package -DskipTests

启动服务器

选项1:使用JAR文件(推荐)

java -jar target/agent-weave-mcp-1.0.0.jar

选项2:使用Maven

mvn spring-boot:run

服务器将于启动 http://localhost:9091

您应该看到:

Tomcat started on port 9091 (http) with context path ''
Started AgentWeaveMcpApplication
Registered tools: 3

MCP端点

MCP服务器端点位于:

http://localhost:9091/mcp

呼叫问候工具

JSON请求格式

向发送POST请求 http://localhost:9091/mcp 具有以下JSON正文:

请求标头:

  • Accept: application/json, text/event-stream
  • Content-Type: application/json

请求有效载荷:

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "hello",
    "arguments": {},
    "_meta": {
      "progressToken": 2
    }
  },
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2
}

示例:使用cURL

curl -X POST http://localhost:9091/mcp \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "hello",
      "arguments": {},
      "_meta": {
        "progressToken": 2
      }
    },
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2
  }'

示例:使用PowerShell

$body = '{"method":"tools/call","params":{"name":"hello","arguments":{},"_meta":{"progressToken":2}},"jsonrpc":"2.0","id":2}'

$headers = @{
    "Accept" = "application/json, text/event-stream"
    "Content-Type" = "application/json"
}

Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:9091/mcp" `
    -Method Post `
    -Body $body `
    -Headers $headers

预期响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "1",
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "hello world"
      }
    ]
  }
}

列出可用工具

要查看所有可用工具,请执行以下操作:

请求标头:

  • Accept: application/json, text/event-stream
  • Content-Type: application/json

请求有效载荷:

{
  "method": "tools/list",
  "params": {},
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2
}

cURL示例

curl -X POST http://localhost:9091/mcp \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "method": "tools/list",
    "params": {},
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2
  }'

配置

服务器使用 无状态 在中配置的协议(HTTP同步无状态) src/main/resources/application.properties:

spring.ai.mcp.server.protocol=STATELESS

这提供了:

  • 基于HTTP 运输
  • 同步 请求响应处理
  • 无状态 操作(不维护会话状态)

可用工具

  1. 你好 -返回“hello world”字符串
  2. 阅读Outlook电子邮件 -从Outlook邮箱读取电子邮件
  3. 读数显示 -按ID阅读特定电子邮件

故障排除

端口已在使用中

如果端口9091已在使用中,请将其更改为 src/main/resources/application.properties:

server.port=9092

服务器未启动

  • 验证Java版本: java -version (应该是17+)
  • 检查Maven安装: mvn -version
  • 查看服务器日志中的错误

400错误请求错误

  • 确保请求正文是有效的JSON
  • 验证 Content-Type: application/json 标题已设置
  • 验证 Accept: application/json, text/event-stream 标题已设置
  • 检查JSON-RPC格式是否正确
  • 确保 _meta.progressToken 包含在工具调用的参数中
  • 使用MCP检查器进行交互式测试: npx @modelcontextprotocol/inspector

测试

运行单元测试:

mvn test

直接测试hello工具:

mvn test -Dtest=HelloToolTest

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

HTTP同步Java本地部署模型上下文协议无状态服务工具调用SpringAI

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Agent Weave MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Agent Weave MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agent Weave MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agent Weave MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Agent Weave MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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