在 Java 生态系统中应用 MCP

Java MCP 服务器配置生成器是由 Max Rydahl Andersen 开发的一个新的工具，允许 Java 开发者使用 JBang 运行模型上下文协议（MCP）服务器。虽然目前已经有多种 Java 版本的 MCP 服务器实现，但 MCP Java 的目标是简化运行各种 MCP 服务器的过程。JBang 可以让 Java 开发者像运行脚本和小型工具一样轻松运行 Java 代码，无需经历设置项目和依赖项的繁琐过程，这已经成为 Java 开发的标准实践。

模型上下文协议（MCP）由 Anthropic 在 2024 年末推出，它是一种为大语言模型（LLM）提供上下文的开放标准。OpenAI 和谷歌等公司已经宣布支持 MCP。最近，GitHub 也宣布 为 VS Code 用户支持 MCP 服务器。MCP 为开发者提供了独特的能力，让他们能够以工具的形式将特性暴露给大语言模型。MCP 服务器可以通过标准输入和服务器端事件（SSE）进行通信。

MCP Java 项目有一个专门用于 MCP 服务器的 JBang-catalog。JBang 还与 UV 和 NPM 进行了绑定，这在 Java 中并不常见。而对于开发者来说，使用多种语言进行项目开发是有意义的。下面的命令可以列出服务器清单。

## JBang

jbang catalog list mcp-java

## UVX

uvx jbang catalog list mcp-java

## NPM

npx -y @jbangdev/jbang catalog list mcp-java

随着生成式 AI 的快速发展，Java 框架也紧跟潮流。LangChain4j、Quarkus、Spring AI、模型上下文协议 SDK 和 JBang 都在最近几个月宣布了对相关技术的支持。

看看下面的时间线：

2025 年 5 月 10 日：图中的时间线已更新（Spring AI 在 2024 年 12 月宣布支持 MCP）

Jakarta EE 和其他框架尚未宣布支持，不过 WildFly 似乎已经有了一个 alpha 版本的实现。

MCP 为大语言模型工具调用和函数调用领域带来了一个启示。MCP 正在成为向开发者社区编写和暴露工具的首选方式。相应地，Java 框架对 MCP 的支持也呈现出爆炸式的增长。

Java 在企业级和商业应用中的广泛使用为与大语言模型的集成提供了独特的机会，并将最终用户创造更多的价值。不过，情况并非总是如此。在快速创新的过程中，安全是一个值得关注的问题，也最最容易被忽视。此外，将数据暴露给 LLM 可能会带来多种副作用，例如产生幻觉以及存在泄露敏感信息的风险。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/05/mcp-within-java-ecosystem/