Operations MCP Client

操作mcp客户端

一 企业运营助理 使用模型上下文协议（MCP）、Java 25和Spring Boot 3.5构建。

🚀 描述

该项目整合了：

• 模型上下文协议（MCP）：用于通过以下方式与外部工具进行通信 McpSyncClient
• 春季AI 1.1.2：用于OpenAI GPT-4集成
• 弹簧靴3.5：用于企业架构

该应用程序通过MCP检索系统指标和最近的事件，对其进行处理，并使用GPT-4提供智能操作建议。

📋 先决条件

• JDK 25 （或JDK 21+）
• Maven 3.8+
• MCP服务器 奔跑在 http://localhost:8081/mcp （流式HTTP）
• OpenAI API密钥

⚙️ 配置

1.设置OpenAI API密钥

Windows（PowerShell）：

$env:OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

Linux/Mac：

export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

或编辑 src/main/resources/application.properties 并替换 ${OPENAI_API_KEY} 直接用你的钥匙。

2.配置MCP服务器

客户端希望在以下位置有一个可流式传输的HTTP MCP服务器：

http://localhost:8081/mcp

服务器必须公开以下工具：

• getSystemMetrics → 回报 { avgLatencyMs, errorRate }
• getRecentIncidents → 返回以下列表 [{ id, title, timestamp, status }]

3.应用程序属性

spring.application.name=operations-mcp-client

# MCP Client
spring.ai.mcp.client.type=SYNC
spring.ai.mcp.client.request-timeout=30s
spring.ai.mcp.client.toolcallback.enabled=false
spring.ai.mcp.client.streamable-http.connections.tools-server.url=http://localhost:8081
spring.ai.mcp.client.streamable-http.connections.tools-server.endpoint=/mcp

# OpenAI
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

4.安装依赖项

mvn clean install

🏃 运行应用程序

mvn spring-boot:run

测试端点

curl http://localhost:8080/api/incidents/analyze

或在浏览器中打开： http://localhost:8080/api/incidents/analyze

📁 项目结构

operations-mcp-client/
├── src/main/java/it/matteoroxis/operations_mcp_client/
│   ├── config/
│   │   ├── McpClientConfig.java           # McpSyncClient configuration
│   │   └── SpringAIConfig.java            # Spring AI ChatClient configuration
│   ├── controller/
│   │   └── IncidentController.java        # REST controller GET /api/incidents/analyze
│   ├── model/
│   │   ├── Incident.java                  # Record: id, title, timestamp, status
│   │   └── SystemMetrics.java             # Record: avgLatencyMs, errorRate, timestamp
│   ├── service/
│   │   └── IncidentAnalysisService.java   # Core analysis service
│   └── OperationsMcpClientApplication.java
└── src/main/resources/
    └── application.properties

🔧 运作原理

执行流程

GET /api/incidents/analyze
        │
        ▼
IncidentAnalysisService.analyze()
        │
        ├── McpSyncClient → callTool("getSystemMetrics")   → SystemMetrics
        ├── McpSyncClient → callTool("getRecentIncidents") → List
        │
        ▼
ChatClient (OpenAI GPT-4)
        │
        ▼
Operational recommendations in natural language

模型

Incident

public record Incident(String id, String title, Instant timestamp, String status) {}

SystemMetrics

public record SystemMetrics(int avgLatencyMs, double errorRate, Instant timestamp) {}

REST端点

提示已发送至GPT-4

该服务动态构建一个包含以下内容的提示：

• 系统指标：平均延迟、错误率、时间戳
• 最近事件列表：ID、标题、状态、时间戳
• 分析约束：可能的原因、优先行动、需要收集的其他指标

📦 主要依赖关系

🐛 故障排除

错误：启动时“连接被拒绝”

MCP服务器在以下位置不可用 http://localhost:8081。启动客户端之前，请确保服务器正在运行。

错误：“未提供编译器”

Maven找不到JDK。确保 JAVA_HOME 指向JDK：

# Windows
$env:JAVA_HOME="C:\Program Files\Java\jdk-25"

错误：“无效的API密钥”

确认 OPENAI_API_KEY 环境变量设置正确。

事件字段显示“N/A”或“未知”

确保MCP服务器以预期格式返回JSON：

[
  { "id": "INC-42", "title": "...", "timestamp": 1234567890, "status": "Resolved" }
]

这 timestamp 字段必须是以秒为单位的历元数（不是ISO-8601字符串）。

📚 使用的技术

• Java 25
• 弹簧靴3.5.10
• 春季AI 1.1.2
• MCP Java SDK （通过 spring-ai-starter-mcp-client)
• OpenAI GPT-4
• 杰克逊
• 梅文

📄 许可证

这个项目是一个教育例子。

👤 作者

马泰奥·罗克西斯