MCP（Model Context Protocol）配置文件（mcp.json）是AI开发中连接MCP服务器的核心文件，采用JSON 格式，定义服务参数。它广泛应用于Cursor、Claude等AI开发工具，帮助开发者快速配置本地或远程MCP服务。

MCP服务提供商:https://mcp.so/zh

MCP模型上下文协议：Model Context Protocol
1，为什么会出现MCP？因为工具调用存在局限性。 如何兼顾共用+数量？ 这个项目写的工具类给别的项目调用？这个项目中存在大量的工具类。
大模型与大模型之间的调用，应该遵守什么协议？之前每个大模型 (如 DeepSeek、ChatGPT) 需要为每个工具单独开发接口 (FunctionCalling)，导致重复劳动。
2，MCP 是一种开放协议，它标准化了应用程序如何向大型语言模型（LLMs）提供上下文。MCP 提供了一种标准化的方式将AI模型连接到不同的数据源和工具。
3，MCP 是什么，一句话描述？就是spring cloud中的feign。MCP是Java 界的 SpringCloud Openfeign，只不过 Openfeign 是用于微服务通讯的，而 MCP 用于大模型通讯的，但它们都是为了通讯获取某项数据的一种机制。（就是一种数据交互规范）
4，MCP 能干嘛？MCP 提供了一种标准化的方式来连接 LLMs 需要的上下文，MCP 就类似于一个 Agent 时代的 Type-C 协议，希望能将不同来源的数据、工具、服务系统一起来供大模型调用。

5，MCP 包含以下几个部分：
MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 AI 应用程序，比如聊天机器人、AI 驱动的 IDE 等。
MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP 服务器保持 1:1 的连接。
MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP 客户端提供上下文、工具和提示信息。
本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP 服务器安全访问的资源，如文件、数据库。
远程资源（Remote Resources）：MCP 服务器可以连接到的远程资源，如通过 API 提供的数据。

7，在 MCP 通信协议中，一般有两种模式：
- STDIO（标准输入 / 输出）：支持标准输入和输出流进行通信，主要用于本地集成、命令行工具等场景。
- SSE（Server-Sent Events）：支持使用 HTTP POST 请求进行服务器到客户端流式处理，以实现客户端到服务器的通信。

基本配置结构：
mcpServers
serverName服务别名：自定义，AI 工具通过别名调用该服务。比如redis等
command：要执行的命令（如 npx、python、cmd.exe 等）或可执行文件路径，支持绝对路径或相对路径，支持环境变量引用
​​args​​：命令行参数列表。传递给命令的参数列表，按数组顺序传递，支持包含空格的参数。

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user"]
}

type通信协议类型：stdio/sse/streamableHttp
1. STDIO模式（本地进程通信）
2. SSE模式（远程Server-Sent Events）
3. http模式，标准HTTP请求响应。
enable：启用/禁用服务
"enabled": true 表示启用，省略则默认启用。设置为 false 可临时关闭某个服务。

{
  "mcpServers": {
    "服务别名": {
      "command": "启动命令",
      "args": ["参数1", "参数2", ...],
      "env": { "环境变量名": "值", ... },
      "enabled": true
    },
    ...
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "redis": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-redis",
        "redis://:auth@192.250.110.23:6379"
      ]
    },
    "fetch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-server-fetch"
      ],
      "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/******/sse"
    },
    "weather": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@h1deya/mcp-server-weather"
      ]
    },
    "Framelink MCP for Figma": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-developer-mcp",
        "--figma-api-key=YOUR_KEY",
        "--stdio"
      ]
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://username:uat@123456@192.250.110.209:5432/库名"
      ]
    }
  }
}

客户端配置

org.springframework.ai

spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter

spring.ai.mcp.client.name=服务名称

spring.ai.mcp.client.sse.connections.mcp-server1.url=ip+端口（服务名称，服务ip+端口） 与MCP服务器通信的SSE端点URL

服务器配置

spring.ai.mcp.server.name=服务名称

spring.ai.mcp.server.version=版本

spring.ai.mcp.server.type=async

对接互联网通用MCP服务，比如调用百度地图。上万个通用的MCP服务。

百度地图核心API已全面兼容 MCP 协议，是国内首家兼容 MCP 协议的地图服务商。

MCP服务提供商，百度地图.百度地图MCP Server。

spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-server.json5 服务器配置脚本。

启动成功的标志：STDERR Message received: Baidu Map MCP Server running on stdio

一个服务中，可以调用多个mcp服务，json5配置多个mcp服务。

@McpTool 是 Spring AI 框架中用于 MCP（Model Control Protocol）架构的核心注解之一，其主要作用是‌将一个 Java 方法声明为一个可供 AI 模型调用的工具（Tool）‌。

当一个方法被 @McpTool 注解标记后，Spring AI 会自动：

将该方法暴露为 MCP 服务器上的一个可用工具。

根据方法的参数、返回值和注解属性，‌自动生成符合 JSON Schema 规范的工具描述信息‌，供 AI 模型理解该工具的功能、参数类型和要求。

实现 Java 方法与 MCP 协议之间的自动映射，使 AI 模型可以通过自然语言指令触发该方法的执行。

Node.js环境​​：确保系统已安装Node.js，并且npx命令可用
​​环境变量管理​​：敏感信息（如API密钥）建议通过外部注入，避免硬编码在配置文件中。
推荐每次修改后重启工具，确保配置生效。
mcp.json 让 AI 工具具备“外部能力”，如数据库、网页、API 等。

Windows电脑上如何使用中使用mcp server？ 
1，安装node js环境。
2，配置json文件。

启动server的命令是npx，需要安装nodejs。
mcp server，基本上都是docker或者npx启动，往深了看，基本上都是index.js是启动文件。

如何理解npx命令？

npx 是一个在 Node.js 中运行命令行工具的命令行工具，它可以让你无需全局安装包就可以运行它们。当你看到 npx -y "@modelcontextprotocol/server-filesystem" 这样的命令时，它意味着你想要使用 npx 来安装并运行一个名为 @modelcontextprotocol/server-filesystem 的 npm 包，并且使用 -y 选项自动确认所有的提示。
这里的 -y 选项通常用在需要你确认的命令中，例如在安装包时，它会默认回答“是”，即自动接受所有询问。
使用说明，‌安装并运行‌：如果你想直接安装并运行这个包，你可以使用以下命令：

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem

这会首先尝试从 npm 安装 @modelcontextprotocol/server-filesystem 包，然后运行它。如果你使用的是较新版本的 npm 或 Node.js，通常不需要 -y 选项，因为 npx 会自动处理依赖安装。

C:\Users\hp>python --version
Python 3.12.0

C:\Users\hp>where python
D:\software\py\python.exe
C:\Users\hp\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe