MCP Client 客户端

目前，项目的 AI 聊天对话 功能，也已经接入 MCP Client 客户端，如下图所示：

1. 如何配置？

① 本地需要启动一个你想调用的 MCP Server 服务，例如说：

## https://www.npmjs.com/package/@agent-infra/mcp-server-filesystem
## 注意：<dir> 需要替换成你想开放的目录

npx @agent-infra/mcp-server-filesystem --port 8089 --allowed-directories <dir>

启动完成后，可以浏览器访问 http://127.0.0.1:8089/sse 是否通了。

② 在项目的 application.yaml 中，配置 spring.ai.mcp.client 配置项，配置对应的 MCP Client ，如下所示：

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        enabled: true
        name: mcp
        sse:
          connections:
            filesystem:
              url: http://127.0.0.1:8089
              sse-endpoint: /sse

接着启动后端项目，可以看到 INFO io.modelcontextprotocol.client.McpAsyncClient 日志，表示 MCP Client 启动成功。

2. 如何使用（所有工具）？

一个 MCP 会有多个工具，例如说上面 mcp Client 连接的 filesystem Server，就提供了 read_file、write_file、list_directory 等多个工具，如何进行使用？

① 第一步，在数据字典菜单，配置 ai_mcp_client_name 字典，添加在 ${spring.ai.mcp.client.sse.connections} 里的名字，例如说：filesystem。如下图所示：

② 第二步，在角色配置时，关联对应的 AI 工具，可多选。如下图所示：

③ 第三步，使用该角色进行聊天，即可使用 AI 工具。如下图所示：

3. 如何使用（单个工具）？

如果只想使用 MCP Client 连接的 MCP Server 的某一个工具，例如说 read_file 工具，如何进行使用？

① 第一步，在 [AI 大模型 -> 控制台 -> AI 工具管理] 菜单，创建工具（关联 MCP 工具）。

MCP 工具名字的生成规则可见 McpToolUtils 的 #prefixedToolName(...) 方法，总结来说就是 ${spring.ai.mcp.client.name}_${spring.ai.mcp.client.sse.connections.serverName}_<toolName>。

例如说我们上面：

• ${spring.ai.mcp.client.name} 是 mcp
• ${spring.ai.mcp.client.sse.connections.serverName} 是 filesystem
• <toolName> 是 read_file

② 第二步，在角色配置时，关联对应的 AI 工具，可多选。如下图所示：

③ 第三步，使用该角色进行聊天，即可使用 AI 工具。如下图所示：