JVM会话中MCP（模型上下文协议）的资源
JVM/Kotlin演示项目 MCP（模型上下文协议） 使用 春季AI.
此仓库包含：
spring-ai/：Spring Boot应用程序充当 MCP客户端 以及“主要”人工智能应用程序。spring-mcp-server/：Spring Boot应用程序充当 MCP服务器 公开工具/资源/提示/完成。chatclient-kmp/：Kotlin多平台（编写桌面） UI客户端 这与spring-ai通过HTTP。docker-compose.yaml+docker-entrypoint-initdb.d/：PostgreSQL+ pg向量 用作矢量存储的数据库。
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快速启动（此仓库设置的配置）
检查表：
- 启动pgvector数据库
- 开始
spring-mcp-server带有个人资料default,streaming（必填） - 开始
spring-ai - （可选）启动
chatclient-kmp
1） 数据库（pgvector）
数据库通过Docker Compose启动并监听 localhost:5430 （映射到容器5432）。
docker compose up -d初始化脚本位于 docker-entrypoint-initdb.d/.
2） MCP服务器(spring-mcp-server)--所需配置文件
使应用程序工作 *照原样*，使用Spring配置文件启动MCP服务器：
default（常用设置+OpenAI+pgvector）streaming（流式HTTP传输）
cd spring-mcp-server
./mvnw spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=default,streaming默认情况下，在 streaming 服务器监听的配置文件 端口 8080.
3） Spring AI应用程序(spring-ai)
这是主要的应用程序。它继续运行 端口 8082.
它期望通过环境变量获得一个OpenAI API密钥。
export OPENAI_API_KEY=... # required
cd spring-ai
./mvnw spring-boot:run4） 桌面用户界面(chatclient-kmp)（可选）
编写调用的桌面客户端 spring-ai （HTTP API）。
cd chatclient-kmp
./gradlew :run______________________________________________________________________
这些碎片是如何组合在一起的
运行时拓扑
chatclient-kmp（桌面用户界面）
- 电话→ spring-ai 上 http://localhost:8082
spring-ai（Spring AI“应用程序”）
- 电话→ spring-mcp-server 作为MCP 客户端 - 此仓库中的默认传输： 可流式传输的HTTP
spring-mcp-server（MCP服务器）
- uses → OpenAI（聊天+嵌入） - uses → Postgres/pgvector矢量存储在 jdbc:postgresql://localhost:5430/vector_store
港口
- Postgres/pgvector：
localhost:5430 - MCP服务器：
localhost:8080（使用时streaming或sse配置文件） - Spring AI应用程序：
localhost:8082
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模块概述
docker-compose.yaml + docker-entrypoint-initdb.d/
- 跑动
ankane/pgvector:latest - 创建数据库
vector_store带用户名/密码user/password - 初始化脚本/SQL从以下位置以只读方式装载
./docker-entrypoint-initdb.d
注意：compose文件包含一个注释掉的持久卷行。如果您希望在重启过程中保持持久性，请启用 pgvector-data 体积映射。spring-mcp-server/ （MCP服务器）
Spring Boot MCP服务器，使用 spring-ai-starter-mcp-server-webmvc.
关键功能（启用于 application-default.properties):
- 工具能力：
spring.ai.mcp.server.capabilities.tool=true - 资源能力：
spring.ai.mcp.server.capabilities.resource=true - 快速能力：
spring.ai.mcp.server.capabilities.prompt=true - 完成能力：
spring.ai.mcp.server.capabilities.completion=true
还配置了：
- OpenAI聊天模型：
gpt-4o - OpenAI嵌入模型：
text-embedding-3-small - pg向量表：
public.talks
spring-ai/ （MCP客户端+应用程序）
Spring Boot应用程序使用：
spring-ai-starter-mcp-client- OpenAI聊天/嵌入
- pg矢量存储
MCP客户端配置 spring-ai/src/main/resources/application.properties:
- 流式HTTP连接（在此仓库中默认启用）：
- spring.ai.mcp.client.streamable-http.connections.conference-advisor-server.url=http://localhost:8080 - spring.ai.mcp.client.streamable=true
- 本地STDIO服务器配置（可用，但不是默认配置）：
- spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-config.json
- SSE连接（可用，默认已注释掉）：
- #spring.ai.mcp.client.sse.connections.conference-advisor-server.url=http://localhost:8080
chatclient-kmp/ （Kotlin多平台用户界面）
编写桌面应用程序(mainClass = "org.course.llm.chatapp.MainKt")使用Ktor客户端。
它是作为一个简单的前端 spring-ai.
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spring-mcp-server 配置选项（重要）
MCP服务器支持通过Spring配置文件进行多种传输。此回购包括：
default（常用设置）：spring-mcp-server/src/main/resources/application-default.propertiesstreaming:spring-mcp-server/src/main/resources/application-streaming.propertiessse:spring-mcp-server/src/main/resources/application-sse.propertiesstdio:spring-mcp-server/src/main/resources/application-stdio.properties
选项A——通过本地（STDIO） mcp-config.json
这是经典的“本地MCP”设置，客户端将MCP服务器作为子进程启动，并通过STDIO进行通信。
在这个repo中：
- 这 客户端 STDIO服务器注册表为
spring-ai/src/main/resources/mcp-config.json. spring-ai通过以下方式指向它：
- spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-config.json
要通过STDIO运行MCP服务器本身，请使用以下命令启动它 stdio 轮廓：
cd spring-mcp-server
./mvnw spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=default,stdioSTDIO模式注意事项：
- 这
stdio配置文件禁用Spring横幅和控制台日志记录，并设置spring.main.web-application-type=none. - STDIO通常在MCP服务器由客户端（例如检查器或桌面客户端）启动时使用。
选项B——流式传输/可流式传输HTTP（默认使用 spring-ai)
这是连接的配置 spring-ai 马上。
服务器端(spring-mcp-server):
- 轮廓：
streaming - 关键属性：
- spring.ai.mcp.server.stdio=false - spring.ai.mcp.server.protocol=STREAMABLE - spring.ai.mcp.server.port=8080
运行它（这是 必需的 按原样设置仓库）：
cd spring-mcp-server
./mvnw spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=default,streaming客户端(spring-ai):
spring.ai.mcp.client.streamable=truespring.ai.mcp.client.streamable-http.connections.conference-advisor-server.url=http://localhost:8080
选项C-SSE（服务器发送事件）
服务器端(spring-mcp-server):
- 轮廓：
sse - 关键属性：
- spring.ai.mcp.server.protocol=SSE - spring.ai.mcp.server.keep-alive-interval=20s - spring.ai.mcp.server.port=8080
运行它：
cd spring-mcp-server
./mvnw spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=default,sse客户端(spring-ai):
- 在中启用和配置SSE连接
spring-ai/src/main/resources/application.properties:
- 取消批注 spring.ai.mcp.client.sse.connections.conference-advisor-server.url=http://localhost:8080 - 如果您只需要SSE，请禁用流式传输（保持配置一致）
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MCP检查员
您可以使用MCP检查器连接到服务器。
npx @modelcontextprotocol/inspector提示：
- 根据您测试的是STDIO还是基于HTTP的传输，选择所需的连接类型（例如，通过代理）。
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配置和秘密
开放人工智能
两者 spring-ai 和 spring-mcp-server 使用：
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
在shell环境中（或通过IDE运行配置）提供一次。
数据库
两个服务器模块默认为：
jdbc:postgresql://localhost:5430/vector_store- 用户/密码：
user/password
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故障排除
- 无法从访问MCP服务器
spring-ai
- 确保 spring-mcp-server 正在端口8080上运行，并以 default,streaming. - 确保没有其他东西使用端口8080。
- 矢量存储错误/缺少表
- 此repo设置 spring.ai.vectorstore.pgvector.initialize-schema=false. - 确保init SQL在 docker-entrypoint-initdb.d/ 或者为本地实验启用模式初始化。
- STDIO模式不起作用
- 这 stdio 配置文件禁用日志记录/横幅是有原因的——控制台输出会破坏STDIO协议流。
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开发技巧
- 你可以跑
spring-ai和spring-mcp-server从IDE作为两个单独的运行配置。
- spring-mcp-server：活动配置文件 default,streaming - spring-ai：不需要特殊配置文件
- 对于DB，保持
docker compose up -d在后台运行。