即插即用的 MCP 工具生态

# 使用Java开发的MCP服务 ## 概述 本指南将介绍如何使用Java来开发一个MCP（Multi-Cloud Platform）服务。我们将涵盖从环境设置到部署的所有步骤。 ## 环境准备 在开始之前，请确保您的开发环境中已安装以下工具： - [JDK 1.8+](https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk14-downloads.html) - [Maven 3.6+](https://maven.apache.org/download.cgi) - [Git 2.24+](https://git-scm.com/downloads) ## 项目初始化 首先，我们需要创建一个新的Maven项目。您可以使用以下命令来生成一个基本的Maven项目结构： bash mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=mcp-service -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false 这将会创建一个名为`mcp-service`的目录，其中包含了基本的Maven项目结构。 ## 添加依赖 接下来，在`pom.xml`文件中添加必要的依赖项。例如，如果您需要使用Spring Boot框架，可以添加如下依赖： xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <version>2.5.4</version> </dependency> <!-- 其他依赖 --> </dependencies> ## 编写代码 现在，我们可以开始编写MCP服务的核心逻辑了。假设我们要创建一个简单的REST API来处理云资源的管理。可以在`src/main/java/com/example/mcpservice`目录下创建一个新的类`ResourceController.java`： java package com.example.mcp.service; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController @RequestMapping("/resources") public class ResourceController { @GetMapping public String getResources() { return "List of resources"; } } ## 配置应用 为了使Spring Boot应用程序能够正常运行，您还需要配置一些基础设置。在`src/main/resources`目录下创建一个`application.properties`文件，并添加如下内容： properties server.port=8080 ## 运行与测试 完成上述步骤后，您可以通过以下命令来编译并运行您的MCP服务： bash mvn spring-boot:run 打开浏览器或使用如[cURL](https://curl.se/)这样的工具访问`http://localhost:8080/resources`，应该能看到返回的信息"List of resources"。 ## 部署 当您的MCP服务开发完毕并通过所有测试之后，就可以考虑将其部署到生产环境了。具体部署方式取决于您的目标平台，但通常包括打包成可执行JAR文件、上传至服务器以及通过脚本启动等步骤。 希望这份简短的指南能帮助您快速入门使用Java开发MCP服务！如果有任何问题或建议，请随时联系我们的[支持团队](mailto:support@example.com)。

一个基于 TypeScript 的模型上下文协议（MCP）服务器，用于通过 LLM 或 API 集成查看、过滤、排序和更新 CSV/XLSX 电子表格文件。

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通过HTTP暴露Jadx反编译器API的服务器，使克劳德能够与反编译的Java/Android代码进行交互，以列出类、获取源代码、检查方法/字段以及实时提取代码。

TypeScript 实现的 MCP 代理框架，提供了构建具有高级工作流管理、日志记录和执行能力的情境感知代理的工具。

获取并提取来自多种编程语言生态系统（JavaScript、Python、Java 等）的综合包文档，供类似 Claude 的大型语言模型使用，且无需 API 密钥。

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该服务器提供了对Perplexity AI API的访问，能够在基于MCP的系统中通过聊天、搜索和文档检索进行交互。

通过模型上下文协议服务器公开所有 Home Assistant 语音意图，从而实现家庭控制。

一个连接并管理其他MCP（模型上下文协议）服务器的中心服务器。

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该项目是阿里云函数计算（FC）服务的MCP服务器，将FC功能集成到支持MCP客户端的代理应用程序中。它提供了管理和部署阿里云上函数所需的工具和提示。

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## ✨ 主要特性 - 🛩️ **多种飞行模式**: 支持航点飞行、建图航拍、倾斜摄影、航带巡检等 - 🎯 **智能航线规划**: 自动生成最优航线路径，支持复杂测区和多种约束条件 - 📁 **WPML标准**: 生成符合大疆WPML标准的KMZ文件，直接导入DJI Pilot 2使用 - 🔧 **路径优化**: 内置多种优化算法，最小化飞行距离和时间 - 🌐 **坐标转换**: 支持多种坐标系统转换（WGS84、GCJ02、BD09等） - ✅ **兼容性检查**: 自动验证设备兼容性和参数安全性 - 🚁 **多机型支持**: 支持M300/M350/M30/M3系列等多种大疆无人机

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# 3D Asset Processing MCP

通过模型上下文协议将 ElevenLabs 的文本转语音功能与 Cursor 集成，允许用户在 Cursor 编辑器中使用可选声音将文本转换为语音。

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