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MCP Server · AI代理

Springai MCP

一个基于Spring AI的MCP服务器,将MongoDB操作暴露为AI模型的工具,简化AI应用与数据库的交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3@modelcontextprotocol/inspector
JavaSpring AI任务管理

快速开始

作者 / 组织
mongodb-developer
提供方
mongodb-developer
运行时
Node.js

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

Springai MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx @modelcontextprotocol/inspector

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 Node.js,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 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。

详细介绍

基于MongoDB的Spring AI MCP服务器

使用Spring AI构建的模型上下文协议(MCP)服务器,将MongoDB操作作为AI模型的工具公开。该项目演示了如何在人工智能应用程序和MongoDB之间创建一个标准化的接口,允许人工智能模型通过一个简单的待办事项列表应用程序执行数据库操作。

这是什么?

这是一个连接AI模型和MongoDB的MCP服务器。AI模型不需要理解数据库连接字符串、查询语法或数据建模,它们可以简单地调用以下工具 todo-add-task 或 todo-get-tasks服务器处理AI请求和实际MongoDB操作之间的所有转换。

模型上下文协议(MCP)是一个开放标准,使AI应用程序能够安全地连接到各种数据源和工具。本项目向您展示了如何使用Spring AI和Spring Data MongoDB构建MCP服务器。

先决条件

  • Java 17+ -用于运行Spring Boot应用程序
  • 梅文 -用于构建和依赖关系管理
  • MongoDB Atlas帐户 -M0免费版运行完美

- 注册MongoDB Atlas 如果你没有账户

  • MCP检查员 (可选,用于测试)-安装 npx @modelcontextprotocol/inspector

设置

  1. 克隆存储库
   git clone 
   cd springai-mcp
  1. 配置MongoDB连接

将MongoDB连接字符串设置为环境变量:

   export SPRING_DATA_MONGODB_URI="your-mongodb-atlas-connection-string"
  1. 构建项目
   mvn clean install

运行服务器

启动Spring Boot应用程序:

mvn spring-boot:run

MCP服务器将在 http://localhost:8080/mcp

MCP检验员测试

  1. 安装并运行MCP检查器:
   npx @modelcontextprotocol/inspector
  1. 在浏览器界面中:

- 将运输类型更改为 流式HTTP - 输入URL: http://localhost:8080/mcp - 点击 连接

  1. 导航到 工具 选项卡,查看可用工具并对其进行测试

可用工具

服务器公开了三个用于管理todo任务的MCP工具:

todo-add-task

向MongoDB数据库添加新任务。

参数:

  • name (必填):任务的名称或描述

例子:

{
  "name": "Write documentation"
}

todo-complete-task

按任务名称将其标记为已完成。

参数:

  • name (必填):要标记为已完成的任务的名称

例子:

{
  "name": "Write documentation"
}

todo-get-tasks

使用可选的按完成状态筛选来检索任务。

参数:

  • filter (可选):按完成状态筛选-接受 "complete", "incomplete",或 "all" (默认)

例子:

{
  "filter": "incomplete"
}

项目结构

src/main/java/com/timkelly/springaimcp/
├── Task.java              # MongoDB document model
├── TodoRepository.java    # Spring Data MongoDB repository
├── TodoService.java       # Business logic layer
└── MongoDbTools.java      # MCP tools definition

配置

中的关键配置 application.properties:

spring.application.name=springai-mcp
spring.ai.mcp.server.name=mongodb-mcp
spring.ai.mcp.server.version=1.0.0

spring.ai.mcp.server.protocol=streamable
spring.ai.mcp.server.stdio=false
spring.ai.mcp.server.type=sync

spring.data.mongodb.uri=${SPRING_DATA_MONGODB_URI}
spring.data.mongodb.database=todo

了解更多

想更深入地了解MongoDB的AI功能吗?看看 矢量搜索基础课程 学习嵌入、语义搜索和向量数据库(在学习过程中获得技能徽章)。

资源

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

AI数据库接口Java本地部署MongoDB工具SpringAIMCP协议任务管理

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。
  • 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 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。
  • 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。
  • 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

Springai MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx @modelcontextprotocol/inspector,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Springai MCP 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Springai 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。

Springai 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。

Springai 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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