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MCP Server · AI代理

MCP Java Python Zyt

一个用于比较Java和Python在MCP协议下性能的实验项目,包含服务器实现和性能测试工具。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
服务器开发JavaPythonSession认证

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作者 / 组织
YaBoom
提供方
YaBoom

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4

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MCP World

选型结论

MCP Java Python Zyt 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install mcp>=1.6.0

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 4 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。

详细介绍

MCP Java vs Python 对比实验项目

配合知乎文章《MCP协议实战:Java vs Python双生态对比实验》的实验代码

项目状态: ✅ 已更新 - 使用 MCP Java SDK 1.0.0 GA + Java 21

🔧 更新记录 (2026-03-02)

重大更新

  1. MCP Java SDK 升级至 1.0.0 GA - 官方稳定版本

- 使用 BOM 管理依赖版本 - API与RC版本有变化,已全面更新

  1. Java版本升级至 21 - 使用最新LTS版本

- Maven编译器配置更新 - 使用 --release 21 确保兼容性

  1. 代码重构 - 根据官方文档重新编写

- StdioServerTransportProvider 代替旧版Transport - 工具注册API更新:(exchange, request) -> {...} - Client API更新:McpClient.sync(transport)

📁 项目结构

mcp-java-python-zyt/
├── python-server/          # Python MCP Server
│   ├── server.py           # 基础时间服务
│   ├── tools_server.py     # 扩展工具服务
│   ├── benchmark.py        # 性能压测脚本
│   └── requirements.txt    # Python依赖
├── java-server/            # Java MCP Server
│   ├── src/
│   │   ├── main/java/com/example/mcp/
│   │   │   ├── McpServerApplication.java   # 基础时间服务
│   │   │   └── TimeTool.java               # 扩展工具服务
│   │   └── test/java/com/example/mcp/
│   │       └── BenchmarkTest.java          # 压测代码
│   └── pom.xml             # Maven配置 (使用BOM管理依赖)
├── fastapi-integration/    # Python FastAPI集成示例
│   └── main.py
├── spring-integration/     # Java Spring Boot集成示例 (可选)
│   ├── McpClientConfig.java
│   └── McpController.java
└── benchmark-results/      # 压测结果记录
    └── results.md

🚀 快速开始

前置要求

  • Python: 3.10+ (推荐 3.12)
  • Java: 21 (必须)
  • Maven: 3.9+ (Java项目需要)

Python Server

cd python-server

# 安装依赖
pip install mcp>=1.6.0

# 运行基础时间服务
python server.py

# 运行扩展工具服务
python tools_server.py

# 运行压测
python benchmark.py

Java Server

cd java-server

# 编译 (需要Java 21)
mvn clean package

# 运行基础时间服务
java -jar target/mcp-server-1.0.0.jar

# 或者运行扩展工具服务
java -cp target/mcp-server-1.0.0.jar com.example.mcp.TimeTool

# 运行压测
mvn test -Dtest=BenchmarkTest

📊 预期性能结果

Python MCP Server

指标预期结果
平均延迟~12.3ms
P50延迟~11.8ms
P99延迟~18.5ms

Java MCP Server

指标预期结果
平均延迟~3.8ms
P50延迟~3.5ms
P99延迟~5.2ms

🔧 提供的工具

基础工具 (server.py / McpServerApplication)

  • get_current_time - 获取当前时间(ISO格式)
  • add_days - 计算N天后的日期

扩展工具 (tools_server.py / TimeTool)

  • get_current_time - 获取当前时间
  • add_days - 计算N天后的日期
  • get_weather - 获取城市天气(模拟数据)
  • calculate - 计算数学表达式(简单实现)

📖 代码示例

Python Client调用

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

server_params = StdioServerParameters(
    command="python",
    args=["server.py"]
)

async with stdio_client(server_params) as (read, write):
    async with ClientSession(read, write) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool("get_current_time", {})
        print(result.content[0].text)

Java Client调用 (SDK 1.0.0)

// 创建Transport
StdioClientTransport transport = new StdioClientTransport(
    process.getInputStream(),
    process.getOutputStream()
);

// 创建Client
var client = McpClient.sync(transport)
    .requestTimeout(Duration.ofSeconds(10))
    .build();

// 初始化并调用工具
client.initialize();
CallToolResult result = client.callTool(
    new CallToolRequest("get_current_time", Map.of())
);
System.out.println(result.content().get(0).text());

🏗️ Java项目配置说明

Maven BOM (Bill of Materials)


    
        
            io.modelcontextprotocol.sdk
            mcp-bom
            1.0.0
            pom
            import
        
    

使用BOM的好处:

  • 统一管理所有MCP SDK模块版本
  • 子依赖不需要再指定版本号
  • 确保所有模块版本兼容

Java版本要求

必须使用Java 21,配置如下:

21

⚠️ 已知限制

  1. Java表达式计算 - calculate 工具使用了简化实现,只支持简单的二元运算。生产环境建议使用 exp4j。
  1. 天气数据 - get_weather 返回的是模拟数据,实际应用需要接入真实天气API。

📚 参考资源

📄 License

MIT License - 仅供学习交流使用

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

MCP协议Java本地部署Python性能对比服务器开发

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 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 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

MCP Java Python Zyt 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install mcp>=1.6.0,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Java Python Zyt 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,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。

MCP Java Python Zyt 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。

MCP Java Python Zyt 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Java Python Zyt 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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