sindi-ai-mcp-server

sindi-ai-mcp-server

Anthropic の Model Context Protocol（MCP）サーバーの Java 実装です。

この実装は、MCP プロトコルと Jakarta EE アプリケーションをシームレスに統合することを目指しています。

🏗️ アーキテクチャ

このプロジェクトはいくつかのモジュールで構成されており、それぞれが特定の役割を担っています。

コアモジュール

• sindi-ai-mcp-server-spi：サーバーサイドの基本的な MCP クラス、インターフェース、アノテーション、SPI 定義
• sindi-ai-mcp-server-runtime：実行時のサーバー登録とサービス検出を行う、SPI の実行時実装。
• sindi-ai-mcp-server-features：MCP の機能を紹介する例を含む、本番環境向けの MCP 機能。Jakarta EE 方式で MCP の力を示します。

実行環境の実装は 2 種類あります。

• runtime-rest：Jakarta REST を使用した RESTful MCP サーバーサイドトランスポートの実装を含むモジュールです。

  • sindi-ai-mcp-server-runtime-rest-base：以下に記載するすべての Jakarta REST 実装で使用される、Jakarta REST の基本パッケージです。
  • sindi-ai-mcp-server-runtime-rest-sse：MCP SSE トランスポートの Jakarta REST 実装です。
  • sindi-ai-mcp-server-runtime-rest-streamable-http：MCP Streamable HTTP トランスポートの Jakarta REST 実装です。

• runtime-servlet：Jakarta Servlet を使用したウェブベースの MCP サーバーサイドトランスポートの実装を含むモジュールです。

  • sindi-ai-mcp-server-runtime-servlet-sse：MCP SSE トランスポートの Jakarta Servlet 実装です。
  • sindi-ai-mcp-server-runtime-servlet-streamable-http：MCP Streamable HTTP トランスポートの Jakarta Servlet 実装です。

🚀 クイックスタート

1. 依存関係を追加する

アプリケーションでは、Servlet または REST の実行環境のいずれかを選択する必要があります（エンドポイントが競合する可能性があるため、両方は選択しないでください）。

必要な依存関係を pom.xml に追加します。

• Servlet の場合：

<dependency>
	<groupId>za.co.sindi</groupId>
	<artifactId>sindi-ai-mcp-server-runtime-servlet</artifactId>
	<version>${project.version}</version>
</dependency>

• REST の場合：

<dependency>
	<groupId>za.co.sindi</groupId>
	<artifactId>sindi-ai-mcp-server-runtime-rest</artifactId>
	<version>${project.version}</version>
</dependency>

2. MCP 機能サービスを定義する

MCP 機能は、通常の POJO または CDI 管理 Bean に登録できます。

以下の MCP 機能がサポートされています。

• Tools：メソッドでサポートされるアノテーションは @Tool と @ToolArgument です。LangChain4J のツールアノテーションもサポートされています。メソッドの戻り値の型は String である必要があります。
• Prompts：メソッドでサポートされるアノテーションは @Prompt と @PromptArgument です。メソッドの戻り値の型は PromptMessage または PromptMessage[] である必要があります。
• Resource：メソッドでサポートされるアノテーションは @Resource です（アノテーション属性 uri は必須です）。メソッドの戻り値の型は ResourceContents[]（BlobResourceContents または TextResourceContents のいずれか）である必要があります。
• Resource template：メソッドでサポートされるアノテーションは @ResourceTemplate です（アノテーション属性 uri は必須です）。メソッドの戻り値の型は ResourceTemplate[] である必要があります。

よりプログラム的な方法として、MCP サーバーの実行環境に適切なマネージャーを注入し、コールバックハンドラーとともに MCP 機能を登録できます。

• ToolManager：ツールの登録に使用します。
• PromptManager：プロンプトの登録に使用します。
• ResourceManager：リソースとリソーステンプレートの登録に使用します。

さらに、以下の MCP リソースを注入できます。

• MCPLogger：クライアントセッションへの MCP ロギング（有効な場合）。
• MCPContext：手動で MCP 機能とクライアントセッションを提供する MCP コンテキスト。

📖 例

このプロジェクトには、examples/ ディレクトリに MCP サーバーの包括的な例が含まれています。例は 2 つあり、それぞれ異なる Jakarta EE サーバープロトコルで MCP を示しています（sindi-ai-mcp-server-features モジュールをバンドルし、各 Jakarta EE サーバープロトコルで MCP 機能を公開します）。

• sindi-ai-mcp-server-rest：MCP サーバー（MCP 機能をバンドル）を REST プロトコルで実行します。
• sindi-ai-mcp-server-servlet：MCP サーバー（MCP 機能をバンドル）を Servlet プロトコルで実行します。

🛠️ サンプルの実行方法

1. プロジェクト全体を Git clone します。
2. プロジェクトをビルドします。

mvn clean package -e

3. cd examples/sindi-ai-mcp-server-xxxx/ を実行します。xxxx には rest または servlet を指定できます。

4. 次のようにアプリケーションを実行します。

mvn clean liberty:dev -e

5. 新しいターミナルを開き、MCP Inspector を起動します。

npx -y @modelcontextprotocol/inspector@latest

ブラウザーが自動的に開き、MCP Inspector が表示されます。

6. リンクをコピーして、MCP サーバーに接続します。

SSE の場合、リンクは http://localhost:9080/sse です。 Streamable HTTP の場合、リンクは http://localhost:9080/mcp です。

MCP Inspector で接続をクリックし、MCP の機能をテストします。

🤝 コントリビューション

コントリビューションに参加する場合は、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

🌟 はじめに

エンタープライズ Java アプリケーションに AI を統合する準備はできていますか？

1. サンプルを確認する：まず、examples/ ディレクトリにある MCP 固有のサンプルをご覧ください。
2. ドキュメントを読む：詳細な設定オプションについては、各モジュールのドキュメントをご確認ください。
3. コントリビューションに参加する：問題を報告したり、プルリクエストを送信したりして、プロジェクトの改善にご協力ください。