自动发文 MCP Server

自动发文 MCP Server

MCP 自动发文服务 (MCP zìdòng fāwén fúwù)

gulihua10010

研究与数据
访问服务器

README

自动发文 MCP Server

简介

本项目实现通过AI生成一篇文章，然后自动发文到CSDN、掘金、博客园。关于MCP协议，详见MCP官方文档。

依赖MCP Java SDK开发，任意支持MCP协议的智能体助手（如Claude、Cursor以及千帆AppBuilder等）都可以快速接入。

以下会给更出详细的适配说明。

工具列表

搜索面经 searchExperienceQuestion

  • 从牛客搜索用户发表的面经
  • 输出: 面经内容

查询资讯 searchNews

  • 从网上查询最新的科技资讯话题内容
  • 输出: 资讯标题、资讯内容

发布文章到CSDN publishArticle2Csdn

  • 输入: 文章标题、内容、描述
  • 输出: 文章id、文章链接

发布文章到掘金 publishArticle2Juejin

  • 输入: 文章标题、内容、描述
  • 输出: 文章id、文章链接

发布文章到博客园 publishArticle2Cnblog

  • 输入: 文章标题、内容、描述
  • 输出: 文章id、文章链接

环境参数

JUEJIN_COOKIE

掘金账号的Cookie，主要的请求头Cookie的sessionid字段

CSDN_COOKIE

CSDN账号的Cookie，主要是请求头Cookie的SESSION字段、UserName字段，UserInfo字段、UserToken字段 请求头签名：x-ca-key、x-ca-nonce、x-ca-signature、x-ca-signature-headers、accept、content-type 写死就行了

CNBLOG_COOKIE

博客园账号的Cookie，主要是请求头Cookie的.CNBlogsCookie字段、AspNetCore.Antiforgery.xxxxxxxx字段，.Cnblogs.AspNetCore.Cookies字段

CNBLOG_TOKEN

博客园请求头x-xsrf-token字段

快速开始

使用发文 MCP Server主要通过Java SDK 的形式

Java 接入

前提需要Java 17 运行时环境

安装

git clone https://github.com/yuyuanweb/mcp--server-article

构建

cd mcp--server-article
mvn clean package

使用

  1. 打开Cherry Studio的设置，点击MCP 服务器。 cherry1.png

  2. 点击编辑 JSON,将以下配置添加到配置文件中。

{
  "mcpServers": {
    "articleServer": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dlogging.pattern.console=",
        "-jar",
        "/Users/gulihua/IdeaProjects/mcp-server-article/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "JUEJIN_COOKIE": "掘金的cookie",
        "CNBLOG_COOKIE": "博客园的cookie",
        "CNBLOG_TOKEN": "博客园的x-xsrf-token",
        "CSDN_COOKIE": "CSDN的cookie"
      }
    }
  }
}

cherry2.png

  1. 在设置-模型服务里选择一个模型，输入API密钥，选择模型设置，勾选下工具函数调用功能。 cherry3.png
  2. 在输入框下面勾选开启MCP服务。 cherry4.png
  3. 配置完成，然后查询牛客的用户真实面经，AI生成文章，然后发布到CSDN、掘金、博客园。 cherry5.png

代码调用

  1. 引入依赖
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
            <version>1.0.0-M6.1</version>
        </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
      <version>1.0.0-M6</version>
    </dependency>
  1. 配置MCP服务器 需要在application.yml中配置MCP服务器的一些参数：
spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        stdio:
          # 指定MCP服务器配置文件
          servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
  mandatory-file-encoding: UTF-8

其中mcp-servers-config.json的配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "articleServer": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dlogging.pattern.console=",
        "-jar",
        "/Users/gulihua/IdeaProjects/mcp-server-article/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "JUEJIN_COOKIE": "掘金的cookie",
        "CNBLOG_COOKIE": "博客园的cookie",
        "CNBLOG_TOKEN": "博客园的x-xsrf-token",
        "CSDN_COOKIE": "CSDN的cookie"
      }
    }
  }
}

客户端我们使用阿里巴巴的通义千问模型，所以引入spring-ai-alibaba-starter依赖，如果你使用的是其他的模型，也可以使用对应的依赖项，比如openAI引入spring-ai-openai-spring-boot-starter 这个依赖就行了。 配置大模型的密钥等信息：

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${通义千问的key}
      chat:
        options:
          model: qwen-max

通义千问的key可以直接去官网 去申请，模型我们用的是通义千问-Max。 3) 初始化聊天客户端

@Bean
public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
                                 ToolCallbackProvider mcpTools) {
    return chatClientBuilder
    .defaultTools(mcpTools)
    .build();
}
  1. 接口调用
    @PostMapping(value = "/ai/answer/sse", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> generateStreamAsString(@RequestBody AskRequest request) {

        Flux<String> content = chatClient.prompt()
                .user(request.getContent())
                .stream()
                .content();
        return content
                .concatWith(Flux.just("[complete]"));

    }


# 自动发文 MCP Server

## 简介

本项目实现了通过 AI 生成一篇文章，然后自动发文到 CSDN、掘金、博客园。关于 MCP 协议，详见 MCP 官方[文档](https://modelcontextprotocol.io/)。

依赖 `MCP Java SDK` 开发，任意支持 MCP 协议的智能体助手（如 `Claude`、`Cursor` 以及 `千帆AppBuilder` 等）都可以快速接入。

以下会给出更详细的适配说明。

## 工具列表

#### 搜索面经 `searchExperienceQuestion`

- 从牛客搜索用户发表的面经
- 输出: `面经内容`

#### 查询资讯 `searchNews`

- 从网上查询最新的科技资讯话题内容
- 输出: `资讯标题、资讯内容`

#### 发布文章到 CSDN `publishArticle2Csdn`

-
- 输入: `文章标题、内容、描述`
- 输出: `文章 id、文章链接`

#### 发布文章到掘金 `publishArticle2Juejin`

-
- 输入: `文章标题、内容、描述`
- 输出: `文章 id、文章链接`

#### 发布文章到博客园 `publishArticle2Cnblog`

-
- 输入: `文章标题、内容、描述`
- 输出: `文章 id、文章链接`

## 环境参数

### JUEJIN_COOKIE
掘金账号的 Cookie，主要的请求头 Cookie 的 sessionid 字段

### CSDN_COOKIE
CSDN 账号的 Cookie，主要是请求头 Cookie 的 SESSION 字段、UserName 字段，UserInfo 字段、UserToken 字段
请求头签名：x-ca-key、x-ca-nonce、x-ca-signature、x-ca-signature-headers、accept、content-type 写死就行了

### CNBLOG_COOKIE
博客园账号的 Cookie，主要是请求头 Cookie 的 .CNBlogsCookie 字段、AspNetCore.Antiforgery.xxxxxxxx 字段，.Cnblogs.AspNetCore.Cookies 字段

### CNBLOG_TOKEN
博客园请求头 x-xsrf-token 字段

## 快速开始

使用发文 MCP Server 主要通过 `Java SDK` 的形式

### Java 接入

> 前提需要 Java 17 运行时环境

#### 安装

``` bash
git clone https://github.com/yuyuanweb/mcp--server-article

构建

cd mcp--server-article
mvn clean package

使用

  1. 打开 Cherry Studio 的 设置，点击 MCP 服务器。 cherry1.png

  2. 点击 编辑 JSON, 将以下配置添加到配置文件中。

{
  "mcpServers": {
    "articleServer": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dlogging.pattern.console=",
        "-jar",
        "/Users/gulihua/IdeaProjects/mcp-server-article/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "JUEJIN_COOKIE": "掘金的cookie",
        "CNBLOG_COOKIE": "博客园的cookie",
        "CNBLOG_TOKEN": "博客园的x-xsrf-token",
        "CSDN_COOKIE": "CSDN的cookie"
      }
    }
  }
}

cherry2.png

  1. 在设置-模型服务里选择一个模型，输入 API 密钥，选择模型设置，勾选下工具函数调用功能。 cherry3.png
  2. 在输入框下面勾选开启 MCP 服务。 cherry4.png
  3. 配置完成，然后查询牛客的用户真实面经，AI 生成文章，然后发布到 CSDN、掘金、博客园。 cherry5.png

代码调用

  1. 引入依赖
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
            <version>1.0.0-M6.1</version>
        </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
      <version>1.0.0-M6</version>
    </dependency>
  1. 配置 MCP 服务器 需要在 application.yml 中配置 MCP 服务器的一些参数：
spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        stdio:
          # 指定 MCP 服务器配置文件
          servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
  mandatory-file-encoding: UTF-8

其中 mcp-servers-config.json 的配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "articleServer": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dlogging.pattern.console=",
        "-jar",
        "/Users/gulihua/IdeaProjects/mcp-server-article/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "JUEJIN_COOKIE": "掘金的cookie",
        "CNBLOG_COOKIE": "博客园的cookie",
        "CNBLOG_TOKEN": "博客园的x-xsrf-token",
        "CSDN_COOKIE": "CSDN的cookie"
      }
    }
  }
}

客户端我们使用阿里巴巴的通义千问模型，所以引入 spring-ai-alibaba-starter 依赖，如果你使用的是其他的模型，也可以使用对应的依赖项，比如 openAI 引入 spring-ai-openai-spring-boot-starter 这个依赖就行了。 配置大模型的密钥等信息：

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${通义千问的key}
      chat:
        options:
          model: qwen-max

通义千问的 key 可以直接去官网 去申请，模型我们用的是通义千问-Max。 3) 初始化聊天客户端

@Bean
public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
                                 ToolCallbackProvider mcpTools) {
    return chatClientBuilder
    .defaultTools(mcpTools)
    .build();
}
  1. 接口调用
    @PostMapping(value = "/ai/answer/sse", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> generateStreamAsString(@RequestBody AskRequest request) {

        Flux<String> content = chatClient.prompt()
                .user(request.getContent())
                .stream()
                .content();
        return content
                .concatWith(Flux.just("[complete]"));

    }

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