spring-ai-mcp-server

Spring AI MCP サーバー - 学習プロジェクト

これは、Spring AIを使用してMCP（Model Context Protocol）サーバーの作成方法を学ぶための優れた学習プロジェクトです。Dan Vegaのコースに沿って開発されており、MCP プロトコルを介してカスタムツールを AI モデルと統合する方法を紹介します。

🎯 プロジェクトについて

このプロジェクトでは、コースを管理するツールを公開するシンプルな MCP サーバーを実装しています。以下の方法を実践的に学べる例です。

• Spring AI を使用して MCP サーバーを作成する
• カスタムツール（tools）を定義する
• MCP プロトコルを介して AI モデルと統合する
• ウェブインターフェースのないサーバーを設定する（STDIO transport）

🏗️ プロジェクトのアーキテクチャ

ファイル構成

src/main/java/com/gotocode/courses/
├── CoursesApplication.java    # Classe principal da aplicação
├── CourseService.java         # Serviço com as ferramentas MCP
└── Course.java               # Modelo de dados (Record)

主なコンポーネント

1. CoursesApplication：MCP サーバーを設定するメインクラス
2. CourseService：コース管理用の MCP ツールを公開するサービス
3. Course：タイトルと URL を持つコースを表すレコード

🛠️ 使用技術

• Java 24
• Spring Boot 3.4.5
• Spring AI 1.0.0-M8
• Maven

📋 前提条件

プロジェクトを実行する前に、以下がインストールされていることを確認してください。

• Java 24以上
• Maven 3.6+以上

インストールの確認

# Verificar versão do Java
java -version

# Verificar versão do Maven
mvn -version

🚀 プロジェクトの実行方法

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/moises-paschoalick/spring-ai-mcp-server.git
cd spring-ai-mcp-server

2. プロジェクトをビルドする

mvn clean compile

3. MCP サーバーを実行する

mvn spring-boot:run

4. 別の方法：JAR 経由で実行する

# Compilar o JAR
mvn clean package

# Executar o JAR
java -jar target/courses-0.0.1-SNAPSHOT.jar

🔧 設定

このプロジェクトは、application.propertiesファイルを使用して MCP サーバーとして動作するように設定されています。

spring.application.name=courses
spring.main.web-application-type=none
spring.ai.mcp.server.name=dan-vega-mcp
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=

重要な設定：

• spring.main.web-application-type=none：HTTP サーバーを無効にします
• spring.ai.mcp.server.name：MCP サーバーの名前を設定します
• spring.main.banner-mode=off：Spring Boot のバナーを無効にします
• logging.pattern.console=：STDIO transport を使用できるよう、コンソールログを削除します

🛠️ 利用可能な MCP ツール

サーバーは、主に次の2つのツールを公開します。

1. dv_get_courses

• 説明：利用可能なすべてのコースの一覧を取得します
• 戻り値：コースの一覧

2. dv_get_course

• 説明：タイトルを指定して特定のコースを取得します
• パラメーター：title（String）—コースのタイトル
• 戻り値：該当するコース。見つからない場合は null

📝 使用例

データ構造

public record Course(String title, String url) {
}

サンプルデータ

サービスは、いくつかのサンプルコースとともに初期化されます。

courses.addAll(List.of(
    new Course("Título do vídeo 01", "https://www.urlvideo01"),
    new Course("Título do vídeo 02", "https://www.urlvideo02")
));

🔍 動作の仕組み

1. 初期化：MCP サーバーはウェブインターフェースなしで起動します
2. ツールの登録：CourseServiceが MCP ツールとして登録されます
3. STDIO 通信：サーバーは標準入力／出力を介して通信します
4. AI との統合：AI モデルは MCP プロトコルを介してツールを利用できます

🎓 プロジェクトで学べること

このプロジェクトでは、以下の方法を紹介します。

• Spring AI でカスタムツールを作成する方法
• ウェブインターフェースのない MCP サーバーの設定
• @Toolアノテーションを使用してメソッドをツールとして公開する方法
• MCP プロトコルを使用して AI モデルと通信する方法
• 機能する MCP サーバーの基本構成

🤝 貢献

これは学習プロジェクトですが、貢献を歓迎します！貢献するには、次の手順に従ってください。

1. プロジェクトをフォークします
2. 機能追加用のブランチを作成します（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/AmazingFeature）
5. Pull Request を作成します

📚 追加リソース

• Spring AI のドキュメント
• Model Context Protocol（MCP）
• Dan Vega のコース

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

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Dan Vega のコースに基づく学習プロジェクトとして開発 🚀