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@alibabacloud-sa

Spring AI AgentがMCPを通じてローカルファイルデータを統合

Last updated at Posted at 2025-04-19

本記事はこちらのブログを参考にしています。
翻訳にはアリババクラウドのModelStudio(Qwen)を使用しております。

Model Context Protocol (MCP) と Spring AI MCP の紹介

著者: Jun Liu

Model Context Protocol (MCP) の紹介

Model Context Protocol (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を規定するオープンプロトコルです。MCPは、AIモデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための統一された方法を提供し、統合の標準化されたアプローチを定義します。エージェントを開発する際には、データやツールとの統合が必要になることがよくありますが、MCPはこの統合を標準化することで、LLM上にエージェントや複雑なワークフローを構築する助けとなります。現在、多くのサービスが統合され、MCPサーバーの実装が提供されています。このエコシステムは非常に急速に成長しています。

Spring AI MCP の紹介

Spring AI MCP は、MCPに対するJavaおよびSpringフレームワークの統合を提供します。これにより、Spring AI アプリケーションは標準化されたインターフェースを通じて異なるデータソースやツールと対話できるようになり、同期および非同期の通信パターンの両方をサポートします。

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Spring AI MCP はモジュール式のアーキテクチャを使用しており、以下のコンポーネントが含まれています：

  • Spring AI アプリケーション: Spring AI フレームワークを使用して、MCP経由でデータにアクセスしたい生成AIアプリケーションを構築します。
  • Spring MCP クライアント: MCPのSpring AI 実装で、サーバーと1:1の接続を維持します。
  • MCP サーバー: 標準化されたMCPを通じて特定の機能を公開する軽量プログラムです。
  • ローカルデータソース: MCPサーバーが安全にアクセスできるコンピュータファイル、データベース、サービスです。
  • リモートサービス: MCPサーバーがインターネット経由で接続できる外部システム（APIなどを通じて）です。

サンプルを使って Spring AI MCP を素早く体験

ここでは、MCPを介してローカルファイルシステムを照会または更新し、ファイルシステム内のデータをコンテキストとして使用してモデルと対話できるエージェントアプリケーションの例を示します。この例は、MCPを使用してSpring AIをローカルファイルシステムと統合する方法を示しています。

サンプルの完全なソースコード：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/spring-ai-alibaba-mcp-example

サンプルアーキテクチャ（ソースコードの説明）

前のセクションでは、Spring AIとMCPを統合するためのインフラストラクチャについて説明しました。次の例では、以下の主要なコンポーネントを使用します：

  • MCPクライアント: MCPと統合する鍵となるコンポーネントで、ローカルファイルシステムと対話できます。
  • 関数コールバック: Spring AI MCPの関数呼び出し宣言方法です。
  • チャットクライアント: Spring AIの重要なコンポーネントで、LLMモデルとの対話やエージェントプロキシに使用されます。

ChatClient の宣言java

// List functionCallbacks;
var chatClient = chatClientBuilder.defaultFunctions(functionCallbacks).build();

これまでのSpring AIアプリケーションと同様に、まずChatClient Beanを定義します。これは、LLMと対話するためのプロキシとして機能します。ここで注入した関数は、MCPコンポーネント（McpFunctionCallback）によって作成されていることに注意してください。次に、McpFunctionCallbackがどのように使用されるかを見てみましょう。

MCP 関数コールバックの宣言

次のコードスニペットは、mcpClientを介してMCPサーバーと対話し、McpFunctionCallbackを通じてMCPツールを標準的なSpring AI関数に適合させます。MCPサーバーで利用可能なツールのリスト（Spring AIでは関数と呼ばれます）を検出します。各ツールを順番にSpring AI関数コールバックに変換し、最終的にこれらのMcpFunctionCallbacksをChatClientに登録して使用します。java
@Bean
public List functionCallbacks(McpSyncClient mcpClient) {
return mcpClient.listTools(null)
.tools()
.stream()
.map(tool -> new McpFunctionCallback(mcpClient, tool))
.toList();
}

ChatClientとモデル間の対話は変わらないことがわかります。モデルは必要に応じてChatClientに関数呼び出しを行うように指示します。ただし、Spring AIは実際の関数呼び出しプロセスをMcpFunctionCallbackを介してMCPに委任し、標準化されたMCPプロトコルを通じてローカルファイルシステムと対話します：

  • 大規模モデルとの対話中に、ChatClientは関連する関数呼び出し要求を処理します。
  • ChatClientはMCPツールを呼び出します（McpClientを介して）。
  • McpClientはMCPサーバー（つまり、ファイルシステム）と対話します。

McpClient の初期化

このエージェントアプリケーションは、ローカルで実行されているファイルシステムMCPサーバーと通信するために同期MCPクライアントを使用します。java
@Bean(destroyMethod = "close")
public McpSyncClient mcpClient() {
var stdioParams = ServerParameters.builder(npx)
.args("-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "path"))
.build(); // 1

var mcpClient = McpClient.sync(new StdioServerTransport(stdioParams),
        Duration.ofSeconds(10), new ObjectMapper()); //2

var init = mcpClient.initialize(); // 3
System.out.println("MCP Initialized: " + init);

return mcpClient;

}

上記のコードでは：

  • MCPサーバーの起動コマンドとパラメーターを設定します。
  • McpClientを初期化します。これはMCPサーバーに接続し、タイムアウトなどを指定します。
  • Spring AIは npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/file を使用してローカルマシン上にスタンドアロンのサブプロセスを作成します（ローカルMCPサーバーを表します）。Spring AIはMcpClientと通信し、それがMCPサーバーへの接続を通じてローカルファイルシステムと対話します。

前提条件

  1. npx（Node Package eXecute）のインストール
    まず、ローカルマシンにnpmがインストールされていることを確認し、次のコマンドを実行します：
    bash
    npm install -g npx

  2. サンプルソースコードのダウンロード
    bash
    git clone https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples.git
    cd spring-ai-alibaba-examples/spring-ai-alibaba-mcp-example/filesystem

  3. 環境変数の設定
    bash

    Tongyi LLMのDashscope API-KEYを設定

    export AI_DASHSCOPE_API_KEY=${your-api-key-here}

  4. サンプルのビルド
    bash
    ./mvnw clean install

サンプルアプリケーションの実行

サンプルを実行すると、エージェントがモデルに対してクエリを開始します（ソースコードには事前に定義された質問が含まれており、ソースファイルで確認できます）。出力結果はコンソールで確認できます。bash
./mvnw spring-boot:run

IDEでサンプルを実行している場合、ファイルシステムMCPサーバーからファイルアクセス権限の問題

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