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longchain4j 学习系列(4)-mcp调用
继续学习langchain4j，以下是langchain4j 调用MCP的示例： 1、添加pom依赖 1 <dependency> 2 <groupId>dev.langchain4j</groupId > 3 <artifactId>langchain4j-mcp</artifactId> 4 <version>1.1.0-beta7</version> 5 </dependency> 2、Mcp Client初始化 /** * 初始化SSE客户端 * * @param sseUrl SSE服务器连接地址 * @return McpClient实例 */ private static McpClient initSseClient(String sseUrl) { // 构建默认MCP客户端 return new DefaultMcpClient.Builder() MCP(webflux sse) 日志： 2025-10-03T20:30:43.277+08:00 INFO 18312 --- [longchain4j-study] [nio-8080-exec
72810编辑于 2025-11-25 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊langchain4j的MCP
序本文主要研究一下langchain4j对Model Context Protocol (MCP) 的支持MCPMCP协议规定了两种传输方式：HTTP：客户端请求一个SSE（Server-Sent Events 如果需要让ChatModel或AI service运行由MCP服务器提供的工具，则需要创建一个MCP tool providerMcpToolProviderMcpTransportMcpTransport deploy-pages@v4`, and `upload-pages-artifact@v4` 提供了langchain4j-mcp模块来支持MCP协议，它通过McpToolProvider来实现ToolProvider接口，以tool的方式来对接mcp。 docModel Context Protocol (MCP)modelcontextprotocol.io
3.2K00编辑于 2025-03-23 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 在攻防模拟中的应用
作者：HOS(安全风信子) 日期：2026-01-01 来源平台：GitHub 摘要： 本文深入探讨了 MCP v2.0 框架下的攻防模拟应用，构建了完整的 MCP 攻防模拟体系。 一、背景动机与当前热点 1.1 为什么 MCP 需要攻防模拟 随着 MCP v2.0 作为连接 LLM 与外部工具的标准化协议的广泛应用，MCP 系统面临的安全挑战日益复杂。 1.3 本文的核心价值 本文将深入探讨 MCP v2.0 框架下的攻防模拟应用，构建完整的 MCP 攻防模拟体系。 6.2 应用场景扩展 跨组织 MCP 攻防模拟：支持跨组织的 MCP 系统攻防模拟，促进 MCP 生态的安全发展。 到 2028 年：AI 驱动的动态威胁场景生成将成为 MCP 攻防模拟的标配，能够自动适应新的威胁。 到 2029 年：实时攻防模拟将广泛应用于 MCP 系统，能够在攻击发生时及时检测和响应。
19910编辑于 2026-01-10 - 来自专栏后台技术汇
大模型应用之：MCP最佳实践
MCP 如何工作 架构 MCP 遵循客户端-服务器架构，有五个主要组件： MCP 主机：想要通过 MCP 访问数据的 AI 工具（聊天客户端、IDE、智能体）。 正如 USB 创建了一个通用接口，允许任何 USB 设备连接到任何 USB 端口——消除了对特定设备连接器的需求——MCP 创建了一种标准化的方式，使 AI 应用程序能够连接各种数据源和工具。 同样，在 MCP 之前，开发人员必须为每种 AI 应用程序和数据源的组合创建自定义集成。 MCP 建立了一个通用的「即插即用」协议，允许任何兼容 MCP 的客户端与任何兼容 MCP 的服务器协同工作，大大降低了集成复杂性和开发时间。 增强互操作性：使用 MCP 构建的应用程序可以与任何兼容的工具和数据源无缝协作——创建一个真正可组合的生态系统。
1.1K21编辑于 2025-07-24 Java的MCP协议实现与应用
本文将探讨如何在Java环境中实现MCP协议，并介绍其在实际应用中的优势与挑战。 应用层（Application Layer）：处理具体的应用逻辑和数据格式。MCP协议的设计目标是通过模块化结构，使开发者能够根据具体需求灵活选择和组合不同的协议层，从而实现高效的通信。 协议的应用场景MCP协议在以下场景中具有广泛的应用：物联网（IoT）：MCP协议的可扩展性和模块化特性使其非常适合物联网设备之间的通信。 分布式系统：在分布式系统中，MCP协议可以提供可靠的端到端通信。实时应用：如实时数据流处理、实时监控等，MCP协议能够满足低延迟和高可靠性的需求。 企业级应用：在企业级应用中，MCP协议可以用于构建高效的消息传递系统。结论MCP协议通过其模块化设计，提供了灵活的通信框架。
1K00编辑于 2025-05-14- 来自专栏MixLab科技+设计实验室
小智接入MCP！只需4步
相关知识： MCP： 模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种创新的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据和工具之间的连接问题。 它为AI应用提供了一种统一、标准化的方式来访问和处理实时数据，使模型不再局限于训练时获得的静态知识。 小智AI 的 MCP 接入点： 用于把本地的MCP服务接入到小智AI的大模型，提供给语音终端使用的接口。采用Websocket协议，用于和 MCP client进行连接。 接入步骤： 第一步，登录xiaozhi.me 获取MCP接入点 第二步， 访问 modelscope.cn 找到要使用的MCP： 点击进去后，开启 SSE URL 连接服务： 复制 MCP JSON xiaozhi设备可以使用上配置的mcp工具了！
72810编辑于 2026-03-24 - 来自专栏软件工程师Michael
MCP典型应用场景与代码实践
场景：智能生成药品检测报告# MCP工具链协同示例def generate_drug_report(): # 步骤1：从LIMS获取原始数据 lims_data = client.call( {"data": lims_data, "threshold": pharmacopoeia["rsd_threshold"]}) # 步骤4： , {"template": "drug_report", "data": analysis}) return report传统需200+行代码，MCP 延迟<10ms[6](@ref)3.未来趋势多模态扩展：支持AR/脑机接口6边缘计算：轻量模型（如DeepSeek-R1-Zero）在移动端部署【小结】AI与物理世界的“协议桥梁” MCP 随着三维天地SunwayLink等平台推动行业适配，MCP正成为AI Agent时代的水电煤基础设施，最终实现“一个协议连接万物”的智能未来。
43500编辑于 2025-06-11 - 来自专栏深度学习与python
Nacos 发布 MCP Registry，实现存量应用接口“0改动”升级到 MCP 协议
Nacos 可以帮助应用快速把业务已有的 API 接口，转换成 MCP 协议接口，结合 Higress AI 网关，实现 MCP 协议和存量协议的转换。 借助 MCP 的发展契机，Nacos （Naming and Configuration Service）正从构建云原生应用向云原生 AI 应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台开源项目进行演进 ， 为此，我们引入了“应用全局描述”来描述当前应用以及接口的详细信息，通过统一的接口描述协议对 Nacos 中的服务进行 MCP 化改造。 创建新应用： 应用创建完成之后，我们创建 key： 在控制台看到 key，将 key 保存下来 接下来我们完成 higress 中关联 Nacos 做 MCP registry 的配置接下来我们在 Nacos Nacos 3.0 AI 应用服务管理平台 Nacos 3.0 架构已将发布正式版本，定位 AI 应用服务管理平台，包含了 MCP 动态管理，也覆盖通用 AI 生态场景，包含模型参数、Prompt 动态模版等场景帮助业务动态管理实时生效
1.7K20编辑于 2025-04-04 - 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用系列：两万字解读MCP
其中，MCP主机是搭载AI智能体的应用系统（例如聊天应用），负责发起请求；MCP服务器则提供对所需数据和工具的访问权限。它们之间通过MCP协议进行高效通信。 4. MCP 的安全性 MCP服务器的设计将安全性作为核心考量。 MCP 的典型应用场景 MCP服务器作为AI系统与现有业务平台的连接枢纽，显著拓展了智能应用的落地场景。 诸多开源的 MCP 服务器示例可供选用（如 Anthropic 发布的面向 Google Drive、Slack、SQL 数据库等的服务器，便可作为模板参考）。 4. 混合搜索策略 - 语义+关键词的混合检索模式 - 针对专业术语/罕见词的特殊处理 - 元数据过滤（时间范围、文档类型等） 4.
94.3K57编辑于 2025-04-26 - 来自专栏深度学习与python
在 Java 生态系统中应用 MCP
虽然目前已经有多种 Java 版本的 MCP 服务器实现，但 MCP Java 的目标是简化运行各种 MCP 服务器的过程。 MCP 服务器可以通过标准输入和服务器端事件（SSE）进行通信。 MCP Java 项目有一个专门用于 MCP 服务器的 JBang-catalog。 LangChain4j、Quarkus、Spring AI、模型上下文协议 SDK 和 JBang 都在最近几个月宣布了对相关技术的支持。 MCP 为大语言模型工具调用和函数调用领域带来了一个启示。MCP 正在成为向开发者社区编写和暴露工具的首选方式。相应地，Java 框架对 MCP 的支持也呈现出爆炸式的增长。 Java 在企业级和商业应用中的广泛使用为与大语言模型的集成提供了独特的机会，并将最终用户创造更多的价值。不过，情况并非总是如此。在快速创新的过程中，安全 是一个值得关注的问题，也最最容易被忽视。
36110编辑于 2025-05-19 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：腾讯云MCP广场 · MCP协议 · Cherry Studio：AI应用生产线
工具生态：通过MCP，解决了AI应用与外部工具和数据源安全、标准化集成的问题。4. 典型应用场景快速构建一个具备网络搜索和报告生成能力的“研究助手”。 安全可控：通过MCP，开发者可以控制模型访问外部资源的权限，确保数据安全和操作安全。中文模型特色：汇集了大量优秀的中文模型，是获取和使用针对中文优化的模型的首选平台。4. 集成标准化：解决了每个AI应用都需要为每个工具重复编写特定集成代码的问题。一旦一个工具被封装成MCP Server，任何兼容MCP Client的应用都能使用它。 4. 角色比喻 像AI世界的“USB-C标准”或“电源插座标准”。 腾讯云 MCP 广场：生态的“资源仓库”与“应用商店”它是MCP Server的官方分发中心，扎根于庞大的混元大模型生态。
1.2K21编辑于 2025-12-12 - 来自专栏Helloted
Runloop(4):应用
4、事件响应 苹果注册了一个 Source1 (基于 mach port 的) 用来接收系统事件，其回调函数为 __IOHIDEventSystemClientQueueCallback()。 随后苹果注册的那个 Source1 就会触发回调，并调用 _UIApplicationHandleEventQueue() 进行应用内部的分发。 实际上，start 这个函数的内部会会获取 CurrentRunLoop，然后在其中的 DefaultMode 添加了4个 Source0 (即需要手动触发的Source)。
53020编辑于 2022-06-07 - 来自专栏菩提树下的杨过
spring-ai 学习系列(4)-MCP 处理过程分析
所以，要扩展大模型的能力，只能在模型之上抽象一层，让应用层来干这些杂活，调用其它接口，然后再把接口返回结果扔给模型理解。 \n4. Never re-do a tool call that you previously did with the exact same parameters.\n5. If no tool call is needed, just answer the question directly. 4. 4. 永远不要用完全相同的参数重复调用一个工具。 s5. 对于工具使用，请务必按照上述示例所示使用 XML 标签格式。请勿使用任何其他格式。 # 用户指南 现在开始！ 注意其中有一段： 1 <tool> 2 <name>MCP_queryOrderStatus</name> 3 <description> </description> 4 <arguments
59520编辑于 2025-08-22 - 来自专栏WTSolutions
免费MCP: JSON 转 Excel MCP
此 MCP 实现提供了两个特定的数据转换工具： json_to_excel_mcp_from_data：将 JSON 数据字符串转换为 CSV 格式。 JSON 转 Excel MCP 是 WTSolutions 的 JSON 转 Excel 工具包的一部分： JSON 转 Excel Web 应用：直接在网页浏览器中转换 JSON 到 Excel。 ": "https://mcp2.wtsolutions.cn/mcp" } } } MCP 工具 json_to_excel_mcp_from_data 将 JSON 数据字符串转换为 CSV JSON格式要求可在 JSON格式要求 获取，验证器可在 JSON 转 Excel Web 应用 使用。 如果 JSON 是对象数组，每个对象将被视为 CSV 中的一行。 JSON格式要求可在 JSON格式要求 获取，验证器可在 JSON 转 Excel Web 应用 获取。 如果 JSON 是对象数组，每个对象将被视为 CSV 中的一行。
49110编辑于 2025-08-22 - 来自专栏程序猿DD
4个极速提升编码效率的MCP服务器
本文将介绍 4 个最近DD有在使用，并且认为对于同为开发者的读者来说非常有用的MCP服务器，下面我会一一介绍并解释其核心特性、应用场景等内容。 让我们开始吧！ 什么是MCP服务器？ MCP服务器充当桥梁，允许不同的AI应用和助手交换信息，就像Mac和Windows PC支持相互通信一样。 仅集成包含文件系统、Slack和GitHub的几个MCP服务器，几小时内就提升了工作效率。系统集成因完美匹配而带来最大生产力——我的效率翻倍。 4个编程最好用的MCP服务器 准备好升级编码体验了吗？ 4. 专业设计工具：Magic UI MCP 提供可直接集成到工作流的UI元素和设计模板。 官方网站: https://magicui.design/docs/mcp 核心价值： • 即时获取专业应用界面设计方案 • 提供适应各种用例的组件库 • 通过优化设计建立用户信任 使用方法： 浏览组件库选择所需元素
1.5K11编辑于 2025-05-17 - 来自专栏Se7en的架构笔记
Dify + OceanBase + MCP：三剑合璧，轻松构建 RAG 应用
本文将通过一个实践案例，展示如何使用 Dify、OceanBase 和 MCP，从零开始构建一个功能完备的 RAG 应用。 将 Dify 应用转换为 MCP Server Dify 也可以作为一个 MCP Server，使你构建的 AI 应用能够被其他 MCP 客户端（如 Cursor、Windsurf、Cherry Studio mcp-server 插件由 Dify 社区贡献，是一种扩展类型插件。安装后，可将任意 Dify 应用转化为符合 MCP 标准的服务端点，供外部 MCP 客户端直接访问。 在 Dify 的 Marketplace 中选择 MCP server 插件进行安装。 接下来，设置 MCP Server，App 选择上一步发布的聊天助手应用。 最后，文章还演示了如何将 Dify 应用转化为一个标准的 MCP Server，使其能被外部客户端调用，从而极大地扩展了 AI 应用的集成与协作能力。
81800编辑于 2025-06-28 - 来自专栏喔家ArchiSelf
在大模型应用中使用长短记忆： OpenMemory MCP
类别是为内存自动创建的，类似于可选的标记 (通过 GPT-4o 分类)。 4. 安全、访问控制和架构 在使用 MCP 协议或任何 AI Agent 系统时，安全性已不再是可选项，而是必须优先考虑的核心要素。 默认使用 SQLite（文件为 openmemory.db），但也支持切换为 Postgres，以适应更复杂的应用场景。 4. ； 如果希望集成多个MCP服务，可以利用《采用LangGraph集成多个MCP服务器的应用》 如果希望了解基于MCP的架构模式，有全网首发的文字《全网首发：MCP 的10种架构模式》； 如果想对比 MCP 解读Agent通信4大协议：MCP/ACP/A2A/ANP》； 6.小结 OpenMemory 结合了向量搜索（用于实现语义查询）、关系型元数据（用于审计和日志记录）以及实时控制面板（用于增强可观察性和支持动态访问控制
3K11编辑于 2025-08-06 - 来自专栏喔家ArchiSelf
采用LangGraph集成多个MCP服务器的应用
现代人工智能应用程序通常需要对不同的语言模型和专门的服务器进行复杂的编排，每个服务器在更大的工作流中处理特定的任务。然而，这种分布式方法引入了一个关键的挑战： 保持上下文的连续性。 _init__(self, conversation_id=None): self.conversation_id = conversation_id or str(uuid.uuid4( message = { "id": str(uuid.uuid4()), "role": role, "content": content 通过合理设计这些性能优化策略，可以有效保障 MCP 在大规模、高并发 AI 应用场景下的稳定性与可扩展性，使其更好地服务于复杂的智能工作流需求。 通过在数据保护、访问控制和输入过滤等方面构建多层次的安全防护体系，可以有效提升 MCP 在实际应用中的安全性，为其在复杂、高要求的生产环境中的部署提供坚实保障。
7.1K10编辑于 2025-07-24 基于RAG&MCP的企业级应用开发
大模型开发范式： 落地面临的难题 Prompt框架 RAG主要解决LLM幻觉问题 参考老年机充电器接口各不相同，难以统一的问题，提出MCP MCP与Function Calling直接的区别： MCP 类似微服务的注册中心，将service托管起来 MCP简单分类 MCP Client是在集成在MCP主机上的 RAG技术选型 可以使用MinerU进行数据清洗 MinerU → 转化为markdown
29110编辑于 2025-05-28- 来自专栏人工智能
【AI大模型】MCP：AI应用的“超级扩展坞”
二、为什么需要MCP在MCP出现之前，AI应用与外部资源的集成面临着诸多挑战。 而MCP通过增加一个中间层——MCP Server，允许AI应用使用统一的协议连接到外部资源，从而简化了集成过程。 提高扩展性AI应用可以通过随时“插拔”新的MCP Server来扩展功能。这种灵活的扩展方式，使得AI应用能够快速适应变化，满足不同场景的需求。 五、MCP的应用场景数据访问MCP可以连接本地文件、数据库等数据源，为AI应用提供数据支持。 例如，一个AI应用可以通过MCP Server访问企业内部的数据库，获取实时数据，从而提供更准确的分析和建议。工具调用MCP可以将外部工具封装为服务，供AI应用调用。
1.3K10编辑于 2025-04-23
腾讯云开发者
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