实战LangChain4j集成MCP Server：让Java AI应用具备工具调用能力

说实话，我之前一直觉得 Java 在 AI 领域的生态不如 Python 。直到最近在项目里真正用上了 LangChain4j 集成 MCP，发现这玩意儿是真的香。今天把踩坑过程记录一下，希望能帮到同样在 Java 生态里折腾 AI 应用的同学。

踩坑背景

最近在做一个智能客服系统，需要 AI 能调用内部的各种 API。之前的方案是用 LangChain4j 的 Tool 注解自己写工具，但维护起来太痛苦了------每次新增一个工具就要改代码。

直到我发现了 MCP（Model Context Protocol）这个玩意儿。它本质上就是一个让 AI 和外部工具交互的协议，而 LangChain4j 居然已经支持了！

MCP 是什么？为什么要用它？

MCP 是 Anthropic提出的一个协议，简单说就是让 AI 应用能标准化地调用外部工具和服务。

以前的做法：

java 复制代码

// 每个工具都要手动写
@Tool("查询天气")
public String getWeather(String city) {
    return weatherService.query(city);
}

有了 MCP 之后：

java 复制代码

// 接入 MCP Server，工具自动注册
McpClient mcpClient = DefaultMcpClient.builder()
    .transport(new StdioMcpTransport("npx", "-y", 
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path"))
    .build();

工具变成了可插拔的，新增工具只需要部署一个新的 MCP Server，代码基本不用动。

集成实战

1. 引入依赖

Maven 加一下就行：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-mcp</artifactId>
    <version>1.0.0-beta5</version>
</dependency>

版本要注意，目前是 beta5，API 可能还会有变化。

2. 选择传输协议

MCP 支持三种传输方式：

协议	适用场景	示例
StdioMcpTransport	本地 MCP Server	`new StdioMcpTransport("npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path")`
HttpMcpTransport	远程 MCP Server	`new HttpMcpTransport(URI.create("http://localhost:8080/mcp"))`
SseMcpTransport	SSE 流式	`new SseMcpTransport(URI.create("http://localhost:8080/sse"))`

本地开发用 Stdio 比较多，生产环境建议用 Http。

3. 核心代码

java 复制代码

// 1. 创建 MCP Client
McpClient mcpClient = DefaultMcpClient.builder()
    .transport(new StdioMcpTransport(
        "npx", "-y", 
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        System.getProperty("user.home")))
    .build();

// 2. 创建 ToolProvider
ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()
    .mcpClients(mcpClient)
    .build();

// 3. 注入到 AI 服务
Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
    .toolProvider(toolProvider)
    .chatLanguageModel(OpenAiChatModel.withApiKey("sk-..."))
    .build();

// 4. 直接使用
String result = assistant.chat("列出当前目录下的文件");

接口定义也很简洁：

java 复制代码

interface Assistant {
    String chat(String message);
}

4. 多个 MCP Server 怎么办？

项目中往往需要同时连接多个 MCP Server，比如文件系统、GitHub API、数据库等。LangChain4j 支持得很好：

java 复制代码

McpClient filesystem = DefaultMcpClient.builder()
    .transport(new StdioMcpTransport("npx", "-y", 
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"))
    .key("filesystem")
    .build();

McpClient github = DefaultMcpClient.builder()
    .transport(new HttpMcpTransport(URI.create("http://localhost:8080/mcp")))
    .key("github")
    .build();

ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()
    .mcpClients(filesystem, github)
    .build();

工具会自动合并，调用时不会冲突。

5. 工具过滤

有时候不需要暴露所有工具，可以过滤：

java 复制代码

// 只暴露指定名称的工具
McpToolProvider.builder()
    .mcpClients(mcpClient)
    .filterToolNames("tool1", "tool2")
    .build();

// 或者用自定义逻辑
McpToolProvider.builder()
    .mcpClients(mcpClient)
    .filter((client, tool) -> tool.name().startsWith("custom-"))
    .build();

6. Spring Boot 集成

项目里用的是 Spring Boot，配起来也很方便：

java 复制代码

@Configuration
public class McpConfiguration {

    @Bean
    public ToolProvider toolProvider() {
        McpClient mcpClient = DefaultMcpClient.builder()
            .transport(new StdioMcpTransport(
                "npx", "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                "/path/to/directory"))
            .build();

        return McpToolProvider.builder()
            .mcpClients(mcpClient)
            .build();
    }

    @Bean
    public Assistant assistant(ToolProvider toolProvider) {
        return AiServices.builder(Assistant.class)
            .toolProvider(toolProvider)
            .chatLanguageModel(openAiChatModel())
            .build();
    }
}

几个坑

1. 超时问题

MCP Server 有时候响应比较慢，特别是文件操作这种 I/O 密集型的。建议调整超时：

java 复制代码

DefaultMcpClient.builder()
    .initializationTimeout(Duration.ofSeconds(30))
    .toolExecutionTimeout(Duration.ofMinutes(2))
    .build();

2. 异常处理

默认情况下，如果某个 MCP Server 挂了，不会影响其他的：

java 复制代码

McpToolProvider.builder()
    .mcpClients(mcpClient)
    .failIfOneServerFails(false)  // 默认 false，某个失败不影响其他
    .build();

如果想让任何一个失败就直接报错，可以设成 true。

3. 资源管理

McpClient 继承了 AutoCloseable，用完记得关：

java 复制代码

try (McpClient client = builder.build()) {
    // 使用 client
}

或者在 Spring 里用 @PreDestroy 销毁。

常用 MCP Server 推荐

目前用下来这几个比较实用：

Server	用途	启动命令
server-filesystem	文件系统操作	`npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path`
server-memory	内存存储/缓存	`npx -y @modelcontextprotocol/server-memory`
server-github	GitHub API	`npx -y @modelcontextprotocol/server-github`
server-brave-search	搜索工具	`npx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search`

写在最后

用了一段时间下来，LangChain4j + MCP 这个组合确实香。最大的感受是：工具变成了可插拔的，不用每个工具都写一遍 Tool 注解和实现代码。

当然目前版本还是 beta，API 可能会变，生产环境使用要留意版本更新。

如果也在 Java 里做 AI 应用，强烈建议试试这个方案。有问题欢迎评论区交流。

实测环境：LangChain4j 1.0.0-beta5，OpenAI GPT-4o，Spring Boot 3.x