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LangChain4j + MCP：让你的 AI 轻松调用外部工具（内附GitHub-MCP实战） _langchain调用mcp

网友: 技术文档 2025-07-30 13:32:27

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 URI
  • client.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：https://github.com/settings/personal-access-tokens/new：

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。

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