Data Generator Java MCP Server

Data Generator Java MCP サーバー

データ生成用の Model Completion Protocol（MCP）サーバーを実装する Spring Boot アプリケーションです。このプロジェクトでは、Spring AI を使用してカスタム MCP サーバーを作成し、プロンプトに基づいてデータを生成する AI モデルと連携する方法を紹介します。

概要

このアプリケーションは、データ生成ツールを提供する MCP サーバーとして機能します。Spring AI の MCP サーバー機能を使用して、AI モデルから呼び出せるツールとして Java メソッドを公開します。サーバーは同期モードで動作するように設定されています。

特長

• Model Completion Protocol（MCP）サーバーを実装
• データ生成用ツールを提供
• 同期実行モードに対応
• 外部 API 連携用の REST クライアントを搭載
• シンプルな User データモデルを実装

前提条件

• Java 21 以降
• Maven 3.9+（または同梱の Maven ラッパーを使用）
• Spring Boot と Spring AI の基本的な知識

はじめに

アプリケーションのビルド

1. リポジトリをクローンします：

   git clone <repository-url>
   cd data-generator-java-mcp-server
   

2. Maven を使用してアプリケーションをビルドします：

   ./mvnw clean install
   

アプリケーションの実行

Maven ラッパーを使用してアプリケーションを実行します：

./mvnw spring-boot:run

MCP サーバーが起動し、リクエストを受け付ける準備が整います。

設定

MCP サーバーの設定

MCP サーバーは application.properties ファイルで設定します：

# Application name
spring.application.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP server name
spring.ai.mcp.server.name=data-generator-java-mcp-server

# MCP server type (SYNC or ASYNC)
spring.ai.mcp.server.type=SYNC

# Disable Spring Boot banner
spring.main.banner-mode=off

# Run as a non-web application
spring.main.web-application-type=none

カスタム設定

McpServerConfig クラスを変更して、MCP サーバーをカスタマイズできます：

@Configuration
public class McpServerConfig {

    @Bean
    public ToolCallbackProvider dataGeneratorToolCallbackProvider(DataGeneratorService dataGeneratorService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(dataGeneratorService)
                .build();
    }
}

利用可能なツール

MCP サーバーは以下のツールを公開します：

1. generateData - 指定されたプロンプトに基づいてデータを生成します

   • パラメーター：prompt（String）
   • 戻り値：生成されたデータ（String）

2. getUserData - 指定された ID と年齢に基づいてユーザーデータを生成します

   • パラメーター：
     • id（String）
     • age（int）
   • 戻り値：ID、名前、年齢を含む User オブジェクト

アプリケーションの拡張

MCP サーバーに新しいツールを追加するには：

1. 新しいサービスクラスを作成するか、既存の DataGeneratorService を拡張します
2. @Tool アノテーションを付けたメソッドを追加します
3. McpServerConfig クラスにサービスを登録します

例：

@Service
public class MyCustomService {

    @Tool(
        name = "myCustomTool",
        description = "Description of what the tool does"
    )
    public SomeReturnType myCustomTool(String param1, int param2) {
        // Implementation
        return result;
    }
}

その後、設定に登録します：

@Bean
public ToolCallbackProvider myCustomToolCallbackProvider(MyCustomService myCustomService) {
    return MethodToolCallbackProvider.builder()
            .toolObjects(myCustomService)
            .build();
}

AI モデルとの連携

この MCP サーバーは、Model Completion Protocol に対応する AI モデルと連携できます。AI モデルは、処理の一環としてこのサーバーが公開するツールを呼び出し、データを生成できます。