MianshiyaServer について
面试鸭の企業面接問題を検索したい MCP クライアント向けの、Spring AI ベースの MCP サーバーです。`questionSearch` ツールで問題を検索し、該当する面试鸭のリンクを返します。
主な機能
- 01問題を指定して面试鸭を検索
- 02該当する問題のリンクを返却
- 03MCP Java SDK を使用
- 04Java SDK による接続に対応
活用シーン
- 01AI との会話で企業面接問題を検索
- 02面接問題の検索結果として面试鸭のリンクを提示
MCP 対応
MCP サーバーは、対応クライアントに `questionSearch` ツールを公開し、面试鸭の問題を検索してリンクを返します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
プロジェクトの README より面试鸭 MCP Server
简介
面试鸭 的题目搜索API现已兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的面试刷题网站。关于MCP协议,详见MCP官方文档。
依赖MCP Java SDK开发,任意支持MCP协议的智能体助手(如Claude、Cursor以及千帆AppBuilder等)都可以快速接入。
以下会给更出详细的适配说明。
工具列表
题目搜索 questionSearch
- 将面试题目检索为面试鸭里的题目链接
- 输入:
题目 - 输出:
[题目](链接)
快速开始
使用面试鸭MCP Server主要通过Java SDK 的形式
Java 接入
前提需要Java 17 运行时环境
安装
git clone https://github.com/yuyuanweb/mcp-mianshiya-server
构建
cd mcp-mianshiya-server
mvn clean package
使用
-
打开
Cherry Studio的设置,点击MCP 服务器。
-
点击
编辑 JSON,将以下配置添加到配置文件中。
{
"mcpServers": {
"mianshiyaServer": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"/yourPath/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {}
}
}
}

- 在设置-模型服务里选择一个模型,输入API密钥,选择模型设置,勾选下工具函数调用功能。

- 在输入框下面勾选开启MCP服务。

- 配置完成,然后查询下面试题目

代码调用
- 引入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
- 配置MCP服务器 需要在application.yml中配置MCP服务器的一些参数:
spring:
ai:
mcp:
client:
stdio:
# 指定MCP服务器配置文件
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
mandatory-file-encoding: UTF-8
其中mcp-servers-config.json的配置如下:
{
"mcpServers": {
"mianshiyaServer": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"/Users/gulihua/Documents/mcp-server/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {}
}
}
}
客户端我们使用阿里巴巴的通义千问模型,所以引入spring-ai-alibaba-starter依赖,如果你使用的是其他的模型,也可以使用对应的依赖项,比如openAI引入spring-ai-openai-spring-boot-starter 这个依赖就行了。
配置大模型的密钥等信息:
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${通义千问的key}
chat:
options:
model: qwen-max
通义千问的key可以直接去官网 去申请,模型我们用的是通义千问-Max。 3) 初始化聊天客户端
@Bean
public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
ToolCallbackProvider mcpTools) {
return chatClientBuilder
.defaultTools(mcpTools)
.build();
}
- 接口调用
@PostMapping(value = "/ai/answer/sse", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> generateStreamAsString(@RequestBody AskRequest request) {
Flux<String> content = chatClient.prompt()
.user(request.getContent())
.stream()
.content();
return content
.concatWith(Flux.just("[complete]"));
}
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。