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
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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APIString 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

1. 启动服务器：

   java -cp target/classes McpServer
   

2. 在Cursor中测试：

   agent.run(" 请调用text_generation工具生成一段关于AI的描述")
   

五、优化建议

1. 多线程处理：使用ExecutorService提升并发性能。
2. 错误处理：添加重试机制和超时控制。
3. 安全增强：实现JWT身份验证。

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.