Quarkus + MCP = Agentic

本项目使用 Quarkus (超音速亚原子 Java 框架) 和 模型上下文协议 来实现一个简单的 agentic 应用，该应用使用多个 MCP 服务器和 Quarkus + LangChain4j。

如果您想了解更多关于 Quarkus 的信息，请访问其网站：https://quarkus.io/ 。

在开发模式下运行应用程序

您需要安装 node 和 npm (用于启动 mcp 服务)。请按照推荐的方式为您的系统安装。

如果您想查看内置的遥测数据，您还需要一个可用的容器环境（例如 Podman 或 Docker），您可以在应用程序启动后通过访问 Dev UI 并找到 Grafana 链接来访问遥测数据。如果您没有容器环境，请注释掉 application.properties 中处理遥测的部分。

如果您希望使用 filesystem MCP 服务器，请在克隆的根文件夹中创建一个名为 playground 的目录（或者在 application.properties 中更改名称为其他名称，但该目录必须存在）。

一些 MCP 服务需要 API 密钥。以下是获取密钥的链接：

• Brave 网页搜索
• Open AI
• Google Maps
• Slack (按照说明获取以 xoxb- 开头的 Bot User OAuth Token 和您的 Team ID)

一旦您拥有了所有这些，最简单的方法是在您的克隆中创建一个名为 .env 的文件（此文件已列在 .gitignore 中，因此如果您 fork 此 repo 并创建该文件，则不会将其推送到 GitHub）。.env 文件应如下所示：

quarkus.langchain4j.mcp.bravesearch.environment.BRAVE_API_KEY=<YOUR BRAVE API KEY HERE>
quarkus.langchain4j.mcp.googlemaps.environment.GOOGLE_MAPS_API_KEY=<YOUR GMAPS API KEY HERE>
quarkus.langchain4j.mcp.slack.environment.SLACK_BOT_TOKEN=<YOUR SLACK BOT TOKEN HERE>
quarkus.langchain4j.mcp.slack.environment.SLACK_TEAM_ID=<YOUR SLACK TEAM ID HERE>
quarkus.langchain4j.openai.api-key=<YOUR OPENAI API KEY HERE>

当您在 Dev 模式下运行 Quarkus 时，这些变量将自动包含在内。您也可以将它们直接放在 application.properties 中，但请注意不要将它们检入公共源代码存储库！

对于生产用途，这些变量显然应该以不同的方式处理，存储在诸如 vaults 或 kubernetes Secrets 之类的安全位置，并在运行时作为环境变量注入。

但对于测试，您可以使用以下命令在开发模式下运行您的应用程序，该模式启用实时编码：

./mvnw compile quarkus:dev

在 Dev 模式下，您可以通过转到 "Extensions" 并单击 "Chat" 来使用 Dev UI 与您配置的 LLM 聊天。您会发现系统消息已从 Bot.java 的内容中预先填充。

注意: Quarkus 现在附带一个 Dev UI，该 UI 仅在开发模式下可用，网址为 http://localhost:8080/q/dev/。

测试应用程序

有一个简单的前端应用程序来测试助手 - 访问 http://localhost:8080，您应该会看到：

单击左下角的聊天框图标，并发出一些示例提示，以查看它如何使用代理推理来调用各种工具：

My name is John Doe. I am a member of a team of 2 myself and Daniel Jane. I like Asian food, while Daniel is on a strict gluten-free diet.

Please find one good restaurant in Atlanta, GA with the highest rating that meets
the team's dietary needs and preferences. Then, invite the team to a lunch
at 12pm next Wednesday using the slack channel "#lunchtime".
In your message, include the name and description of the restaurant, the time and
date of the lunch, and driving directions from Georgia World Congress Center.
Also create an ICS calendar file for me to use in my calendar in the
"playground/calendar" directory.`

以及一些更简单的后续提示，例如：

• What was the reasoning you used to arrive at that recommendation?
• How did you choose the restaurant?
• What actions did you take for each step and which tools did you use?
• Why did you search for gluten-free restaurants?
• What did you remember about each person on the team?

在 Dev 模式下，您还可以通过转到 "Extensions" 并单击 "Chat" 来使用 Dev UI 与您配置的 LLM 聊天。您会发现系统消息已从 Bot.java 的内容中预先填充。

注意: Quarkus 现在附带一个 Dev UI，该 UI 仅在开发模式下可用，网址为 http://localhost:8080/q/dev/。

打包和运行应用程序

可以使用以下命令打包应用程序：

./mvnw package

它会在 target/quarkus-app/ 目录中生成 quarkus-run.jar 文件。 请注意，它不是一个 über-jar，因为依赖项被复制到 target/quarkus-app/lib/ 目录中。

现在可以使用 java -jar target/quarkus-app/quarkus-run.jar 运行该应用程序。

如果您想构建一个 über-jar，请执行以下命令：

./mvnw package -Dquarkus.package.type=uber-jar

现在可以使用 java -jar target/*-runner.jar 运行打包为 über-jar 的应用程序。

创建本地可执行文件

您可以使用以下命令创建本地可执行文件：

./mvnw package -Dnative

或者，如果您没有安装 GraalVM，您可以使用以下命令在容器中运行本地可执行文件构建：

./mvnw package -Dnative -Dquarkus.native.container-build=true

然后，您可以使用以下命令执行您的本地可执行文件：./target/research-1.0-SNAPSHOT-runner

如果您想了解更多关于构建本地可执行文件的信息，请参阅 https://quarkus.io/guides/maven-tooling。

相关指南

• LangChain4j 模型上下文协议客户端 (指南): 为 LangChain4j 提供模型上下文协议客户端实现
• LangChain4j OpenAI (指南): 提供与 LangChain4j 的基本集成