手撕Java+硅基流动实现MCP服务器教程

手撕Java+硅基流动实现MCP服务器教程

一、MCP协议核心概念

MCP是什么

MCP 是 Anthropic (Claude) 主导发布的一个开放的、通用的、有共识的协议标准。

● MCP 是一个标准协议，就像给 AI 大模型装了一个 “万能接口”，让 AI 模型能够与不同的数据源和工具进行无缝交互。它就像 USB-C 接口一样，提供了一种标准化的方法，将 AI 模型连接到各种数据源和工具。 ● MCP 旨在替换碎片化的 Agent 代码集成，从而使 AI 系统更可靠，更有效。通过建立通用标准，服务商可以基于协议来推出它们自己服务的 AI 能力，从而支持开发者更快的构建更强大的 AI 应用。开发者也不需要重复造轮子，通过开源项目可以建立强大的 AI Agent 生态。 ● MCP 可以在不同的应用 / 服务之间保持上下文，增强整体自主执行任务的能力。

MCP架构

MCP遵循客户端 – 服务器架构，包含以下几个核心部分： ● MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 AI 应用程序，比如聊天机器人、AI 驱动的 IDE 等。 ● MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP 服务器保持 1:1 的连接。 ● MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP 客户端提供上下文、工具和提示信息。 ● 本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP 服务器安全访问的资源，如文件、数据库。 ● 远程资源（Remote Resources）：MCP 服务器可以连接到的远程资源，如通过 API 提供的数据。

二、Java实现MCP服务器的步骤

1. 环境准备

开发工具：IntelliJ IDEA / Eclipse 依赖管理：Maven或Gradle 硅基流动API： 硅基流动官网 注册账号并生成API密钥,，注册即赠送14元额度，约2000万免费Token，方便测试。

2. 创建MCP服务器基础框架

import java.io.*;
import java.util.Scanner;

public class McpServer {
public static void main(String[] args) {
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
PrintWriter writer = new PrintWriter(System.out)) {

String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
if (line.startsWith("Content-Length:")) {
int length = Integer.parseInt(line.split(":")[1]().trim());
String payload = reader.readLine();
// 处理MCP请求
processRequest(payload, writer);
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

private static void processRequest(String payload, PrintWriter writer) {
// 解析JSON请求并调用对应工具
// 示例：调用硅基流动API
String response = callSiliconFlowAPI(payload);
writer.println("Content-Length: " + response.length());
writer.println(response);
writer.flush();
}
}

3. 集成硅基流动API

生成API密钥：在 硅基流动 控制台创建API密钥。

调用DeepSeek模型：

private static String callSiliconFlowAPI(String query) {
String apiKey = "YOUR_SILICONFLOW_API_KEY";
String endpoint = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions";

// 构建请求体
String jsonBody = String.format("{\\n"
+ " \\"model\\": \\"deepseek-ai/DeepSeek-R1\\",\\n"
+ " \\"messages\\": [{\\"role\\": \\"user\\", \\"content\\": \\"%s\\"}]\\n"
+ "}", query);

// 使用HttpClient发送POST请求
// （需添加Java 11+的HttpClient依赖或使用Apache HttpClient）
return "AI响应内容"; // 实际应解析API返回结果
}

4. 配置MCP工具

在项目根目录创建.cursor/mcp.json ：

{
"mcpServers": {
"silicon-flow-server": {
"command": "java",
"args": ["-cp", "target/classes", "McpServer"]
}
}
}

三、关键代码示例（工具暴露）

// 示例工具：调用硅基流动进行文本生成
public class SiliconFlowTool {
@McpTool(name = "text_generation", description = "调用DeepSeek模型生成文本")
public String generateText(String prompt) {
// 调用callSiliconFlowAPI方法
return "生成的文本内容";
}
}

四、测试与验证

五、优化建议

通过以上步骤，可实现一个基于Java的MCP服务器，集成硅基流动API提供AI能力.