Spring AI MCP Server - Projeto de Estudo

Este é um projeto de estudo excelente para aprender como criar um MCP (Model Context Protocol) Server usando Spring AI. O projeto foi desenvolvido seguindo o curso do Dan Vega e demonstra como integrar ferramentas customizadas com modelos de IA através do protocolo MCP.

🎯 Sobre o Projeto

Este projeto implementa um servidor MCP simples que expõe ferramentas para gerenciar cursos. É um exemplo prático de como:

• Criar um servidor MCP usando Spring AI
• Definir ferramentas (tools) customizadas
• Integrar com modelos de IA através do protocolo MCP
• Configurar um servidor sem interface web (STDIO transport)

🏗️ Arquitetura do Projeto

Estrutura de Arquivos

src/main/java/com/gotocode/courses/
├── CoursesApplication.java    # Classe principal da aplicação
├── CourseService.java         # Serviço com as ferramentas MCP
└── Course.java               # Modelo de dados (Record)

Componentes Principais

1. CoursesApplication: Classe principal que configura o servidor MCP
2. CourseService: Serviço que expõe as ferramentas MCP para gerenciar cursos
3. Course: Record que representa um curso com título e URL

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Java 24
• Spring Boot 3.4.5
• Spring AI 1.0.0-M8
• Maven

📋 Pré-requisitos

Antes de executar o projeto, certifique-se de ter instalado:

• Java 24 ou superior
• Maven 3.6+ ou superior

Verificando as Instalações

# Verificar versão do Java
java -version

# Verificar versão do Maven
mvn -version

🚀 Como Executar o Projeto

1. Clone o Repositório

git clone https://github.com/moises-paschoalick/spring-ai-mcp-server.git
cd spring-ai-mcp-server

2. Compile o Projeto

mvn clean compile

3. Execute o Servidor MCP

mvn spring-boot:run

4. Alternativa: Executar via JAR

# Compilar o JAR
mvn clean package

# Executar o JAR
java -jar target/courses-0.0.1-SNAPSHOT.jar

🔧 Configuração

O projeto está configurado para rodar como um servidor MCP através do arquivo application.properties:

spring.application.name=courses
spring.main.web-application-type=none
spring.ai.mcp.server.name=dan-vega-mcp
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=

Configurações Importantes:

• spring.main.web-application-type=none: Desabilita o servidor HTTP
• spring.ai.mcp.server.name: Define o nome do servidor MCP
• spring.main.banner-mode=off: Desabilita o banner do Spring Boot
• logging.pattern.console=: Remove logs do console para permitir STDIO transport

🛠️ Ferramentas MCP Disponíveis

O servidor expõe duas ferramentas principais:

1. dv_get_courses

• Descrição: Obtém a lista de todos os cursos disponíveis
• Retorno: Lista de cursos

2. dv_get_course

• Descrição: Obtém um curso específico pelo título
• Parâmetros: title (String) - Título do curso
• Retorno: Curso específico ou null se não encontrado

📝 Exemplo de Uso

Estrutura de Dados

public record Course(String title, String url) {
}

Dados de Exemplo

O serviço é inicializado com alguns cursos de exemplo:

courses.addAll(List.of(
    new Course("Título do vídeo 01", "https://www.urlvideo01"),
    new Course("Título do vídeo 02", "https://www.urlvideo02")
));

🔍 Como Funciona

1. Inicialização: O servidor MCP é iniciado sem interface web
2. Registro de Ferramentas: O CourseService é registrado como ferramentas MCP
3. Comunicação STDIO: O servidor se comunica via entrada/saída padrão
4. Integração com IA: Modelos de IA podem usar as ferramentas através do protocolo MCP

🎓 Aprendizados do Projeto

Este projeto demonstra:

• Como criar ferramentas customizadas com Spring AI
• Configuração de servidor MCP sem interface web
• Uso de anotações @Tool para expor métodos como ferramentas
• Integração com protocolo MCP para comunicação com modelos de IA
• Estrutura básica de um servidor MCP funcional

🤝 Contribuindo

Este é um projeto de estudo, mas contribuições são bem-vindas! Para contribuir:

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

📚 Recursos Adicionais

• Spring AI Documentation
• Model Context Protocol (MCP)
• Dan Vega's Course

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Desenvolvido como projeto de estudo baseado no curso do Dan Vega 🚀