客户端开发（Java）

提示

这是一个基于Spring AI MCP自动配置和启动器的快速入门演示。要了解如何手动创建同步和异步MCP客户端，请参考Java SDK客户端文档。

本示例演示如何构建一个交互式聊天机器人，该机器人将Spring AI的model context protocol(MCP)与Brave Search MCP服务器相结合。该应用程序创建了一个由Anthropic的Claude AI模型驱动的对话界面，可以通过Brave Search执行互联网搜索，实现与实时网络数据的自然语言交互。您可以在这里找到本教程的完整代码。

系统要求

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

Java 17或更高版本
Maven 3.6+
npx包管理器
Anthropic API密钥（Claude）
Brave Search API密钥

安装npx（Node Package eXecute）：首先，确保安装npm，然后运行：

bash

npm install -g npx

克隆仓库:

bash

git clone https://github.com/spring-projects/spring-ai-examples.git
cd model-context-protocol/brave-chatbot

设置你的 API keys:

bash

export ANTHROPIC_API_KEY='your-anthropic-api-key-here'
export BRAVE_API_KEY='your-brave-api-key-here'

构建应用:

bash

./mvnw clean install

使用Maven运行应用:

bash

./mvnw spring-boot:run

注意

确保你的 ANTHROPIC_API_KEY 安全!

它怎样工作

该应用程序通过几个组件将Spring AI与Brave Search MCP服务器集成：

MCP客户端配置

pom.xml中的必需依赖项：

pom.xml中的必需依赖项：

xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-anthropic-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

Application properties (application.yml):

yaml

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        enabled: true
        name: brave-search-client
        version: 1.0.0
        type: SYNC
        request-timeout: 20s
        stdio:
          root-change-notification: true
          servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
    anthropic:
      api-key: ${ANTHROPIC_API_KEY}

这将激活spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter，根据提供的服务器配置创建一个或多个McpClients。

MCP服务器配置（mcp-servers-config.json）：

json

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "<PUT YOUR BRAVE API KEY>"
      }
    }
  }
}

聊天实现

聊天机器人使用Spring AI的ChatClient与MCP工具集成实现：

java

var chatClient = chatClientBuilder
    .defaultSystem("You are useful assistant, expert in AI and Java.")
    .defaultTools((Object[]) mcpToolAdapter.toolCallbacks())
    .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory()))
    .build();

主要特点：

使用Claude AI模型进行自然语言理解
通过MCP集成Brave Search实现实时网络搜索功能
使用InMemoryChatMemory维护对话记忆
作为交互式命令行应用程序运行

构建和运行

bash

./mvnw clean install
java -jar ./target/ai-mcp-brave-chatbot-0.0.1-SNAPSHOT.jar

或者

bash

./mvnw spring-boot:run

应用程序将启动一个交互式聊天会话，您可以在其中提问。当聊天机器人需要从互联网查找信息来回答您的问题时，它会使用Brave Search。

聊天机器人可以：

使用其内置知识回答问题
在需要时使用Brave Search执行网络搜索
记住对话中之前消息的上下文
结合多个来源的信息提供全面的答案

高级配置

MCP客户端支持其他配置选项：

通过McpSyncClientCustomizer或McpAsyncClientCustomizer进行客户端定制
支持多个客户端和多种传输类型：STDIO和SSE（服务器发送事件）
与Spring AI的工具执行框架集成
自动客户端初始化和生命周期管理

对于基于WebFlux的应用程序，您可以使用WebFlux启动器：

xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>