内容
# Simple MCP Server
> 这是一个示例项目,用极简方式演示如何构建MCP Server。
- 天气查询：使用高德开放平台提供的[天气查询API](https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/weatherinfo)实现MCP Server，可获取实况和未来天气.
## 效果演示
如上图：
- 用户问"西安今天用穿棉袄吗"
- AI自动判断是否要调用天气MCP Server
- AI按照MCP Server的参数要求，将`西安`的经纬度信息提供给MCP Server
- MCP Server内部调用了高德提供的天气查询API，并将结果返回给AI
- AI将天气结果进行汇总整理，输出给用户
## 环境准备
### MCP Server 构建和执行
- Java 17 or later
- Maven 3.6 or later
- Understanding of Spring Boot and Spring AI concepts
- (Optional) Claude Desktop for AI assistant integration
### MCP Client和大模型
> 支持MCP协议的任何AI对话客户端程序都可以，如：Cline、Continue、Claude Desktop等, 本例使用Cherry Studio。
[Cherry Studio](https://cherry-ai.com/)
Cherry Studio是一个AI对话客户端，其支持很多个大模型提供商，如：硅基流动、阿里云百炼、OpenAI等几十个国内外提供商，各提供商分别提供很多大模型服务，各个大模型的能力也有差异，有免费和收费的，也有不同作用和能力的。
当然，Cherry Studio也支持本地运行的大模型，如：Ollama、LLM Studio等。
本文使用硅基流动提供的`Qwen2.5-7B-Instruct`模型，请先注册硅基流动账户，申请API密钥，并在Cherry Studio中配置API密钥。
**注意**：请选择带有`Function Call`功能的大模型(Cherry Studio中带🔧符合的大模型)，如：`Qwen2.5-7B-Instruct`。
### 高德开放平台API密钥
从高德开放平台[申请Web API密钥(key)](https://console.amap.com/dev/key/app)。
## 构建
## Building and Running
The server uses STDIO transport mode and is typically started automatically by the client. To build the server jar:
```bash
./mvnw clean install -DskipTests
```
构建完成后，在项目路径下会产生`target/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar`文件。
## 安装使用
在 Cherry Studio中打开`设置/MCP服务器`,添加MCP服务器，如下图：
- 名称: 随意写
- 类型：STDIO
- 命令：node
- 参数：刚才构建的执行文件路径,即`/Users/yourname/simple-mcp-server/build/index.js`
- 环境变量:
- `GAODE_API_KEY` :高德开放平台申请的Web API **32位**密钥 `GAODE_API_KEY=your_api_key`
- `DINGTALK_ACCESS_TOKEN`: 创建钉钉群机器人的Webhook 地址后面的**64位**密钥 `DINGTALK_ACCESS_TOKEN=your_access_token`
## 使用
在Cherry Studio中新建对话，对话框下方开启MCP服务器和刚才安装的MCP Server。
注意：当选择了带有`Function Call`功能的大模型时，下方才有MCP相关选项。
