本文介绍了如何使用LangChain4j框架结合MCP（Model Context Protocol）协议调用和执行工具。通过创建MCP工具提供者，开发者可以连接到符合MCP标准的服务器，实现与聊天模型或AI服务的交互。文章详细阐述了MCP通信方式，包括HTTP和stdio模式，以及如何通过Docker运行GitHub MCP服务器的示例。通过代码示例，展示了如何使用LangChain4j总结GitHub仓库的最新提交信息，为开发者提供了实践指导。

🛠️ **MCP通信方式**: LangChain4j 支持两种 MCP 通信方式：HTTP 和 stdio。HTTP 模式通过 SSE 通道接收服务端事件，并通过 HTTP POST 请求发指令；stdio 模式将 MCP 服务器作为本地子进程运行，通过标准输入/输出与其通信。

⚙️ **创建MCP工具提供者**: 为了让聊天模型或 AI 服务使用 MCP 服务器提供的工具，需要创建 MCP 工具提供者实例。该提供者使用 MCP 客户端与服务器通信，检索和执行工具。可以配置在连接服务器失败时的行为，默认是忽略单个服务器失败。

📦 **资源操作与提示词操作**: 通过 MCP 客户端，可以获取服务器上的 MCP 资源，包括资源元数据及 URI，并读取资源具体内容，如文本和二进制资源。同时，也可以获取和渲染 MCP 提示词，从而实现更灵活的交互。

🐳 **Docker运行GitHub MCP服务器**: 文章提供了通过 Docker 运行 GitHub MCP 服务器的示例，演示了如何使用 LangChain4j 连接 GitHub MCP 服务器，获取并总结 GitHub 上公开仓库的最新提交信息。通过 Docker 镜像，可以快速搭建测试环境。

0 前言

LangChain4j 支持模型上下文协议（MCP），用于与符合 MCP 标准的服务器通信，从而调用并执行工具。

该协议支持两种通信方式，LangChain4j 均已支持：

HTTP 模式：客户端通过 SSE 通道接收服务端事件，并通过 HTTP POST 请求发指令stdio 模式：客户端可将 MCP 服务器作为本地子进程运行，并通过标准输入/输出与其通信

想让聊天模型或 AI 服务使用 MCP 服务器提供的工具，先得创建一个 MCP 工具提供者实例。

1 创建 MCP 工具提供者（MCP tool provider）

1.1 MCP通信方式

先要构建一个 MCP 通信方式的实例。

① stdio

以本地启动 NPM 包为例：

McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder()    .command(List.of("/usr/bin/npm", "exec", "@modelcontextprotocol/server-everything@0.6.2"))    .logEvents(true) // 开启日志记录（可选）    .build();

② HTTP

需要两个 URL：

一个用于启动 SSE channel另一个用于通过 POST 提交命令：

McpTransport transport = new HttpMcpTransport.Builder()    .sseUrl("http://localhost:3001/sse") // SSE 事件channel地址    .logRequests(true) // 开启请求日志    .logResponses(true) // 开启响应日志    .build();

1.2 创建 MCP 客户端

代表可以通过给定的传输协议，使用服务器检索和执行工具的客户端，该客户端可以与MCP服务器通信。

使用 transport 实例创建 MCP 客户端：

McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder()    .transport(transport)    .build();

1.3 创建 MCP 工具提供者

工具提供者。每次调用AI服务并为该特定调用提供工具时，都会调用它。 toolproviderresult中返回的工具将包含在对LLM的请求中。

使用 MCP 客户端创建工具提供者：

ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()    .mcpClients(List.of(mcpClient))    .build();

一个 MCP 工具提供者可同时用多个 MCP 客户端。如需自定义在连接某个服务器失败时行为，可 builder.failIfOneServerFails(boolean) 设置：

默认 false：忽略单个服务器失败，继续使用其他服务器若置 true：任一服务器失败都会导致整个工具提供者抛异常

将工具提供者绑定到 AI 服务中，只需在构建 AI 服务时传入：

Bot bot = AiServices.builder(Bot.class)    .chatModel(model)    .toolProvider(toolProvider)    .build();

2 日志功能

MCP 协议支持服务端向客户端发送日志消息。默认，客户端会将这些日志转为 SLF4J 格式输出。如想自定义日志处理逻辑，可实现 dev.langchain4j.mcp.client.logging.McpLogMessageHandler 接口，并传入客户端构造器：

McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder()    .transport(transport)    .logMessageHandler(new MyLogMessageHandler()) // 自定义日志处理器    .build();

3 资源操作

获取服务器上的 MCP 资源，使用：

client.listResources()：返回 McpResource 列表，包含资源元数据及 URIclient.listResourceTemplates()：获取资源模板

获取资源具体内容时，用client.readResource(uri)，传入资源 URI，返回 McpReadResourceResult，其中包含一个或多个 McpResourceContents：

McpBlobResourceContents：二进制资源McpTextResourceContents：文本资源

4 提示词操作（Prompts）

获取服务器上定义的MCP 提示词，用：

client.listPrompts()：返回提示词 McpPrompt 列表，包含名称和参数信息client.getPrompt(name, arguments)：渲染具体提示词内容，返回一组 McpPromptMessage，包含角色（如 user、assistant）和消息内容

当前支持的消息内容类型包括：

McpTextContent：文本McpImageContent：图像McpEmbeddedResource：嵌入资源

提示词消息可用 McpPromptMessage.toChatMessage() 转为通用的 LangChain4j 消息类型 ChatMessage，但需满足：

role 为 assistant 时，内容须是文本，否则会抛异常包含二进制内容的消息无法转换

5 使用 Docker 运行 GitHub MCP 服务器

看一个通过 MCP 协议连接 GitHub 的示例。目标是用 LangChain4j 和 MCP 客户端获取并总结 GitHub 上公开仓库的最新提交信息。

通过 MCP 提供的 GitHub 服务器实现（见 MCP GitHub 仓库），通过 Docker 本地运行。

构建 Docker 镜像

先克隆或下载 MCP GitHub 服务器源码，进入根目录，执行以下命令构建镜像：

docker build -t mcp/github -f Dockerfile .

构建完成后，本地会生成 mcp/github 镜像：

docker image lsREPOSITORY   TAG         IMAGE ID        SIZEmcp/github   latest      b141704170b1    173MB

6 开发工具提供者代码示例

创建 Java 类 McpGithubToolsExample，使用 LangChain4j 连接 GitHub MCP 服务器，执行以下操作：

启动 Docker 容器运行 GitHub MCP 服务器使用 stdio 通信方式连接 MCP 服务器使用语言模型总结 LangChain4j 仓库最近 3 次提交信息

⚠️ 提示：下面代码中通过环境变量 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN 传入 GitHub Token，访问公共仓库时可选。

获取GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN

直达：github.com/settings/pe…

自己保存好：

构建好的镜像：

docker run --rm -d \  --name mcp-github-server \  -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=token \  mcp/github

启动成功：

public static void main(String[] args) throws Exception {    ChatLanguageModel model = OllamaChatModel.builder()        .baseUrl("http://localhost:11434") // Ollama 默认本地服务地址        .modelName("llama3-groq-tool-use:8b") // 你本地 Ollama 拉取的模型名称        .logRequests(true)        .logResponses(true)        .build();    McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder()        .command(List.of("/usr/local/bin/docker", "run", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "-i", "mcp/github"))        .logEvents(true)        .build();    McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder()        .transport(transport)        .build();    ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()        .mcpClients(List.of(mcpClient))        .build();    Bot bot = AiServices.builder(Bot.class)        .chatModel(model)        .toolProvider(toolProvider)        .build();    try {        String response = bot.chat("Summarize the last 3 commits of the LangChain4j GitHub repository");        System.out.println("RESPONSE: " + response);    } finally {        mcpClient.close();    }}

7 执行示例代码

运行 Java 应用后，收到类似输出，总结 LangChain4j 仓库最近 3 次提交内容：

以下是 LangChain4j GitHub 仓库最近三次提交的摘要：1. **提交 [36951f9](https://github.com/langchain4j/langchain4j/commit/36951f9649c1beacd8b9fc2d910a2e23223e0d93)**（时间：2025-02-05）   - **作者：** Dmytro Liubarskyi   - **信息：** 更新至 `upload-pages-artifact@v3`   - **详情：** 此提交将上传页面资源的 GitHub Action 升级至版本 3。2. **提交 [6fcd19f](https://github.com/langchain4j/langchain4j/commit/6fcd19f50c8393729a0878d6125b0bb1967ac055)**（时间：2025-02-05）   - **作者：** Dmytro Liubarskyi   - **信息：** 更新至 `checkout@v4`、`deploy-pages@v4` 和 `upload-pages-artifact@v4`   - **详情：** 此提交升级了多个 GitHub Action 到版本 4。3. **提交 [2e74049](https://github.com/langchain4j/langchain4j/commit/2e740495d2aa0f16ef1c05cfcc76f91aef6f6599)**（时间：2025-02-05）   - **作者：** Dmytro Liubarskyi   - **信息：** 更新至 `setup-node@v4` 和 `configure-pages@v4`   - **详情：** 此提交将相关 GitHub Action 升级至版本 4。这三次提交都由 Dmytro Liubarskyi 完成，时间相同，主要内容为将 GitHub Actions 升级至新版。

原文地址：https://www.cnblogs.com/JavaEdge/p/18839080