一、MCP出现之前的痛点

如果没有类似MCP的技术大模型查询个时间需要对接好多不同的接口，想想就费劲

• 功能集成困难：像联网搜索、发送邮件、发布博客等功能，单个实现难度不大，但要将它们全部集成到一个系统中却非常棘手 。这是因为不同功能背后的服务和技术接口可能差异很大，缺乏统一的标准和方式去整合这些功能，导致开发人员在集成时需要花费大量时间和精力去处理兼容性、数据交互等问题。

• 开发效率低下：以日常开发中的 IDE 为例，若要实现 AI 查询本地数据库、搜索 GitHub Issue 判断问题、通过 AI 发送 PR 意见到即时通讯软件以及查询修改云服务配置等功能，由于没有统一的规范，开发人员需要针对每个功能单独开发复杂的交互逻辑和接口对接，这使得开发周期变长，效率降低。

二、为什么需要MCP

• 提供统一标准：MCP 可以作为一种统一的标准，就像万能接口一样。当其他服务都遵循 MCP 标准时，不同功能和服务之间的交互变得更加规范和有序。开发人员在集成各种功能时，不需要再针对每个服务单独处理接口对接和兼容性问题，大大减少了开发的复杂度和工作量。

• 提升开发效率：统一标准的存在，使得开发人员能够更高效地进行系统开发和功能集成。例如在 IDE 开发场景中，借助 MCP 标准，AI 可以更便捷地与本地数据库、GitHub、即时通讯软件、云服务等进行交互，快速实现多种功能，从而提升整个开发过程的效率，缩短开发周期。

• 促进系统整合：MCP 有助于打破不同功能和服务之间的壁垒，促进各种系统和功能更紧密地整合在一起，实现更强大、更全面的应用系统，满足用户多样化的需求。

三、MCP是什么

MCP 即 Model Context Protocol（模型上下文协议 ）, 是一个由 Anthropic 提出的开放协议。它的核心目标是标准化 LLM 与外部工具、数据源（如数据库、API、文件系统）之间的通信方式。

可以把它想象成 LLM 世界的 USB 协议或 驱动程序模型：

• 之前：每个应用（如 Claude Desktop、LangChain）都需要为每个工具（如计算器、数据库）编写特定的集成代码，工作重复且不通用。

• 之后：工具提供商只需编写一个标准的 MCP 服务器（Server）。任何支持 MCP 的客户端（Client）（如 Claude Desktop、LangChain4j）都可以直接连接并使用这些工具，无需重复开发。

MCP用于大模型之间的通讯。

• 统一接口标准：它类似一种万能接口标准。在开发过程中，众多不同的功能和服务，比如联网搜索、发送邮件、查询云服务配置等，背后涉及的技术和接口各不相同，集成起来困难重重。而当这些服务都遵循 MCP 标准时，就能像接入统一的规范接口一样，大大降低集成难度，提升开发效率。

• 助力功能整合：以日常开发的 IDE 为例，若要实现 AI 辅助开发的多种功能，如通过 AI 查询本地数据库数据、搜索 GitHub Issue 判断问题、借助 AI 发送 PR 意见到即时通讯软件等，MCP 可以帮助这些功能更好地整合到一起，让 AI 更顺畅地与不同类型的服务进行交互，实现不同功能模块之间高效的数据传输与协作 。

四、langchain4j对MCP的支持--

        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-mcp</artifactId>
        </dependency>

langchain4j-mcp 项目让 LangChain4j 具备了 MCP 客户端（Client） 的能力。这意味着：

一个用 Java 编写的 LangChain4j 应用程序，现在可以动态地发现、加载并使用任何遵循 MCP 协议的工具（无论这些工具是用什么语言编写的）。

它主要包含两个核心部分：

1. MCP 客户端：用于连接到一个或多个 MCP 服务器。

2. 与 LangChain4j 的集成：将 MCP 服务器提供的工具无缝转换为 LangChain4j 框架内的 Tool 对象，以便智能体（Agent）直接调用。

MCP在技术栈中的位置和作用如下图：

1、主要特性与优势

• 工具无关性：您的 Java 应用不再需要为每个工具添加依赖项和编写集成代码。只需连接到一个提供所需工具的 MCP 服务器即可。

• 语言互操作性：您可以利用由 Python、JavaScript、Rust 等语言编写的强大工具生态，而无需将其重写为 Java。

• 动态性：可以动态地添加或移除 MCP 服务器，从而在运行时改变应用程序可用的工具集。

• 标准化：遵循开放标准，减少供应商锁定风险。

• 简化开发：如果您是工具开发者，只需编写一个 MCP 服务器，您的工具就能被所有支持 MCP 的客户端使用。

2、 简单代码示例

以下是一个如何使用 langchain4j-mcp 连接到一个 MCP 服务器并使用其工具的示例。

假设有一个本地运行的 MCP 服务器，它提供了一个 calculator 工具。

// 1. 创建 MCP 客户端配置，连接到本地服务器
McpClientConfig config = McpClientConfig.builder()
    .transport(StdioTransport.builder()
            .command("python") // 假设服务器是 Python 脚本
            .args(Arrays.asList("/path/to/your/mcp_server.py"))
            .build())
    .build();

// 2. 创建 MCP 客户端
McpClient client = McpClient.create(config);

// 3. 从客户端获取工具并转换为 LangChain4j 可用的工具
List<ToolSpecification> toolSpecs = client.getToolSpecifications();
List<ChatMemoryProvider> tools = client.getTools(); // 获取可执行工具

// 4. 创建 LangChain4j 智能体，并注入 MCP 工具
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("your-key");

Agent agent = Agent.builder()
    .chatLanguageModel(model)
    .tools(tools) // 使用从 MCP 客户端获取的工具
    .build();

// 5. 现在可以让 Agent 使用这些工具了！
String answer = agent.execute("请问 123 乘以 456 等于多少？");
System.out.println(answer); // 代理会调用 MCP 服务器的计算器工具并返回结果

五、STDIO and SSE

STDIO 和 SSE 是 MCP 协议中两种主要的传输层（Transport Layer） 方式，它们定义了客户端和服务器之间实际的数据传输机制。

下图直观地展示了这两种通信模式的核心区别：

5.1、 STDIO（标准输入/输出）

这是一种进程间通信（IPC） 的方式，也是最常见、最简单的 MCP 连接模式。

工作原理

• MCP 客户端作为一个进程，启动 MCP 服务器作为另一个子进程。

• 客户端通过子进程的标准输入（STDIN） 向服务器发送请求（JSON-RPC 消息）。

• 服务器通过标准输出（STDOUT） 向客户端返回响应。

• 服务器的标准错误（STDERR） 通常用于输出日志信息，而非协议通信。

特点

• 紧密耦合：客户端和服务器的生命周期通常绑定在一起。客户端启动服务器，客户端退出时服务器也会被终止。

• 简单直接：无需网络配置，非常适合本地工具集成。

• 高性能：由于是进程间直接通信，延迟通常很低。

• 常用场景：

  • 连接到一个用 Python、Node.js 等脚本语言编写的本地工具服务器。

  • 在桌面应用程序（如 Claude Desktop）中集成工具。

McpClientConfig config = McpClientConfig.builder()
    .transport(StdioTransport.builder()
            .command("node") // 使用 Node.js 运行时
            .args(Arrays.asList("/path/to/mcp-server.js"))
            .build())
    .build();

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5.2、SSE（Server-Sent Events）

SSE 是一种基于 HTTP 的网络通信协议，允许服务器主动向客户端推送数据。

工作原理

• MCP 服务器作为一个独立的 HTTP 服务器 运行，并暴露一个特定的端点（如 /messages）。

• MCP 客户端通过向该端点发送 HTTP POST 请求 来传输请求（JSON-RPC 消息）。

• 服务器通过保持一个长时间的 HTTP 连接，以 SSE 的格式（data: {json}\n\n）流式地返回响应。

• 这本质上是一个双向通信：客户端通过 POST 请求体“上行”，服务器通过 SSE 流“下行”。

特点

• 松散耦合：客户端和服务器是独立的进程，甚至可以运行在不同的机器上。它们可以独立启动和停止。

• 基于网络：允许远程连接，扩大了工具服务的范围。

• 单向流：SSE 是服务器到客户端的单向推送，但通过结合 POST 请求实现了双向通信。

• 常用场景：

  • 连接到一个已经作为服务运行的远程 MCP 服务器。

  • 在微服务架构中，将 MCP 工具服务器部署为独立的服务。

  • 需要工具服务器长时间运行并服务多个客户端的情况。

McpClientConfig config = McpClientConfig.builder()
    .transport(SseTransport.builder()
            .url("http://localhost:8000/messages") // MCP 服务器的 SSE 端点
            .build())
    .build();

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5.3、总结对比

特性	STDIO	SSE
通信本质	进程间通信（IPC）	网络通信（HTTP）
耦合度	紧耦合（客户端管理服务器进程）	松耦合（独立进程）
部署	本地，同一台机器	可本地，可远程
配置复杂度	简单，无需网络	需配置 URL 和端口
生命周期	客户端控制服务器生命周期	客户端与服务器生命周期独立
典型用例	本地脚本、桌面应用集成	远程工具服务、微服务

5.4、如何选择？

• 选择 STDIO：如果你的 MCP 服务器是一个本地脚本或工具，并且由你的应用程序直接启动和管理（例如，一个用于操作本地文件系统的 Python 脚本）。

• 选择 SSE：如果 MCP 服务器已经作为一个独立的服务运行（例如，一个部署在云上提供数据库访问能力的服务），或者你希望工具服务器与客户端分离。