> ## Documentation Index
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# 面向客户端开发者

> 开始构建你自己的客户端，可以与所有 MCP 服务器集成。

在本教程中，你将学习如何构建一个由 LLM 驱动的聊天机器人客户端，它可以连接到 MCP 服务器。建议你先完成[服务器快速入门](/quickstart/server)，它会指导你了解构建第一个服务器的基础知识。

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    [你可以在这里找到本教程的完整代码。](https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources/tree/main/mcp-client)

    ## 系统要求

    开始之前，请确保你的系统满足以下要求:

    * Mac 或 Windows 电脑
    * 安装了最新版本的 Python
    * 安装了最新版本的 `uv`

    ## 设置环境

    首先，使用 `uv` 创建一个新的 Python 项目:

    ```bash theme={null}
    # 创建项目目录
    uv init mcp-client
    cd mcp-client

    # 创建虚拟环境
    uv venv

    # 激活虚拟环境
    # Windows 上:
    .venv\Scripts\activate
    # Unix 或 MacOS 上:
    source .venv/bin/activate

    # 安装所需包
    uv add mcp anthropic python-dotenv

    # 删除样板文件
    rm hello.py

    # 创建我们的主文件
    touch client.py
    ```

    ## 设置 API 密钥

    你需要从 [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/settings/keys) 获取一个 Anthropic API 密钥。

    创建一个 `.env` 文件来存储它:

    ```bash theme={null}
    # 创建 .env 文件
    touch .env
    ```

    将你的密钥添加到 `.env` 文件中:

    ```bash theme={null}
    ANTHROPIC_API_KEY=<你的密钥>
    ```

    将 `.env` 添加到你的 `.gitignore`:

    ```bash theme={null}
    echo ".env" >> .gitignore
    ```

    <Warning>
      确保保护好你的 `ANTHROPIC_API_KEY`！
    </Warning>

    ## 创建客户端

    ### 基本客户端结构

    首先，让我们设置导入并创建基本的客户端类:

    ```python theme={null}
    import asyncio
    from typing import Optional
    from contextlib import AsyncExitStack

    from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
    from mcp.client.stdio import stdio_client

    from anthropic import Anthropic
    from dotenv import load_dotenv

    load_dotenv()  # 从 .env 加载环境变量

    class MCPClient:
        def __init__(self):
            # 初始化会话和客户端对象
            self.session: Optional[ClientSession] = None
            self.exit_stack = AsyncExitStack()
            self.anthropic = Anthropic()
        # 方法将在这里
    ```

    ### 服务器连接管理

    接下来,我们将实现连接到 MCP 服务器的方法:

    ```python theme={null}
    async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
        """连接到 MCP 服务器

        参数:
            server_script_path: 服务器脚本的路径(.py 或 .js)
        """
        is_python = server_script_path.endswith('.py')
        is_js = server_script_path.endswith('.js')
        if not (is_python or is_js):
            raise ValueError("服务器脚本必须是 .py 或 .js 文件")

        command = "python" if is_python else "node"
        server_params = StdioServerParameters(
            command=command,
            args=[server_script_path],
            env=None
        )

        stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
        self.stdio, self.write = stdio_transport
        self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))

        await self.session.initialize()

        # 列出可用工具
        response = await self.session.list_tools()
        tools = response.tools
        print("\n已连接到服务器，可用工具:", [tool.name for tool in tools])
    ```

    ### 查询处理逻辑

    现在让我们添加处理查询和工具调用的核心功能:

    ```python theme={null}
    async def process_query(self, query: str) -> str:
        """使用 Claude 和可用工具处理查询"""
        messages = [
            {
                "role": "user",
                "content": query
            }
        ]

        response = await self.session.list_tools()
        available_tools = [{
            "name": tool.name,
            "description": tool.description,
            "input_schema": tool.inputSchema
        } for tool in response.tools]

        # Initial Claude API call
        response = self.anthropic.messages.create(
            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens=1000,
            messages=messages,
            tools=available_tools
        )

        # Process response and handle tool calls
        tool_results = []
        final_text = []

        assistant_message_content = []
        for content in response.content:
            if content.type == 'text':
                final_text.append(content.text)
                assistant_message_content.append(content)
            elif content.type == 'tool_use':
                tool_name = content.name
                tool_args = content.input

                # Execute tool call
                result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
                tool_results.append({"call": tool_name, "result": result})
                final_text.append(f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]")

                assistant_message_content.append(content)
                messages.append({
                    "role": "assistant",
                    "content": assistant_message_content
                })
                messages.append({
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "tool_result",
                            "tool_use_id": content.id,
                            "content": result.content
                        }
                    ]
                })

                # Get next response from Claude
                response = self.anthropic.messages.create(
                    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
                    max_tokens=1000,
                    messages=messages,
                    tools=available_tools
                )

                final_text.append(response.content[0].text)

        return "\n".join(final_text)
    ```

    ### 交互式聊天界面

    现在我们将添加聊天循环和清理功能:

    ```python theme={null}
    async def chat_loop(self):
        """运行交互式聊天循环"""
        print("\nMCP 客户端已启动！")
        print("输入你的查询或 'quit' 退出。")

        while True:
            try:
                query = input("\nQuery: ").strip()

                if query.lower() == 'quit':
                    break

                response = await self.process_query(query)
                print("\n" + response)

            except Exception as e:
                print(f"\nError: {str(e)}")

    async def cleanup(self):
        """Clean up resources"""
        await self.exit_stack.aclose()
    ```

    ### 主程序

    最后,让我们实现主程序来运行客户端:

    ```python theme={null}
    async def main():
        if len(sys.argv) < 2:
            print("Usage: python client.py <path_to_server_script>")
            sys.exit(1)

        client = MCPClient()
        try:
            await client.connect_to_server(sys.argv[1])
            await client.chat_loop()
        finally:
            await client.cleanup()

    if __name__ == "__main__":
        import sys
        asyncio.run(main())
    ```

    你可以在这里找到完整的 `client.py` 文件 [here.](https://gist.github.com/zckly/f3f28ea731e096e53b39b47bf0a2d4b1)

    ## 关键组件说明

    ### 1. 客户端初始化

    * `MCPClient` 类初始化会话管理和 API 客户端
    * 使用 `AsyncExitStack` 进行适当的资源管理
    * 配置 Anthropic 客户端用于 Claude 交互

    ### 2. 服务器连接

    * 支持 Python 和 Node.js 服务器
    * 验证服务器脚本类型
    * 设置适当的通信通道
    * 初始化会话并列出可用工具

    ### 3. 查询处理

    * 维护对话上下文
    * 处理 Claude 的响应和工具调用
    * 管理 Claude 和工具之间的消息流
    * 将结果组合成连贯的响应

    ### 4. 交互界面

    * 提供简单的命令行界面
    * 处理用户输入并显示响应
    * 包含基本错误处理
    * 允许优雅退出

    ### 5. 资源管理

    * 适当清理资源
    * 处理连接问题的错误处理
    * 优雅的关闭程序

    ## 常见自定义点

    1. **工具处理**
       * 修改 `process_query()` 以处理特定工具类型
       * 为工具调用添加自定义错误处理
       * 实现工具特定的响应格式化

    2. **响应处理**
       * 自定义工具结果的格式化方式
       * 添加响应过滤或转换
       * 实现自定义日志记录

    3. **用户界面**
       * 添加 GUI 或 Web 界面
       * 实现丰富的控制台输出
       * 添加命令历史或自动完成

    ## 运行客户端

    要使用任何 MCP 服务器运行你的客户端:

    ```bash theme={null}
    uv run client.py path/to/server.py # python 服务器
    uv run client.py path/to/build/index.js # node 服务器
    ```

    <Note>
      如果你正在继续服务器快速入门中的天气教程，你的命令可能看起来像这样: `python client.py .../weather/src/weather/server.py`
    </Note>

    客户端将会:

    1. 连接到指定的服务器
    2. 列出可用工具
    3. 启动一个交互式聊天会话，你可以:
       * 输入查询
       * 查看工具执行过程
       * 获取来自 Claude 的响应

    以下是连接到服务器快速入门中的天气服务器时应该看到的示例:

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/magent/4wuiZ9JPF_Ha0vV2/images/client-claude-cli-python.png?fit=max&auto=format&n=4wuiZ9JPF_Ha0vV2&q=85&s=db8a01e0eafa7b69577e3149f67ba683" width="1932" height="1739" data-path="images/client-claude-cli-python.png" />
    </Frame>

    ## 工作原理

    当你提交查询时:

    1. 客户端从服务器获取可用工具列表
    2. 你的查询连同工具描述一起发送给 Claude
    3. Claude 决定使用哪些工具(如果需要)
    4. 客户端通过服务器执行所有请求的工具调用
    5. 结果发送回 Claude
    6. Claude 提供自然语言响应
    7. 响应显示给你

    ## 最佳实践

    1. **错误处理**
       * 始终将工具调用包装在 try-catch 块中
       * 提供有意义的错误消息
       * 优雅地处理连接问题

    2. **资源管理**
       * 使用 `AsyncExitStack` 进行适当的清理
       * 完成后关闭连接
       * 处理服务器断开连接

    3. **安全性**
       * 在 `.env` 中安全地存储 API 密钥
       * 验证服务器响应
       * 谨慎处理工具权限

    ## 故障排除

    ### 服务器路径问题

    * 仔细检查服务器脚本的路径是否正确
    * 如果相对路径不起作用，请使用绝对路径
    * 对于 Windows 用户，确保在路径中使用正斜杠(/)或转义的反斜杠(\\)
    * 验证服务器文件具有正确的扩展名(.py 用于 Python 或 .js 用于 Node.js)

    正确路径使用示例:

    ```bash theme={null}
    # 相对路径
    uv run client.py ./server/weather.py

    # 绝对路径
    uv run client.py /Users/username/projects/mcp-server/weather.py

    # Windows 路径(两种格式都可以)
    uv run client.py C:/projects/mcp-server/weather.py
    uv run client.py C:\\projects\\mcp-server\\weather.py
    ```

    ### 响应时间

    * 第一个响应可能需要长达 30 秒才能返回
    * 这是正常的，发生在:
      * 服务器初始化
      * Claude 处理查询
      * 工具正在执行
    * 后续响应通常更快
    * 在这个初始等待期间不要中断进程

    ### 常见错误消息

    如果你看到:

    * `FileNotFoundError`: 检查你的服务器路径
    * `Connection refused`: 确保服务器正在运行且路径正确
    * `Tool execution failed`: 验证工具所需的环境变量已设置
    * `Timeout error`: 考虑在客户端配置中增加超时时间
  </Tab>

  <Tab title="Node">
    [你可以在这里找到这个教程的完整代码。](https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources/tree/main/mcp-client-typescript)

    ## 系统要求

    在开始之前，确保你的系统满足以下要求：

    * Mac 或 Windows 电脑
    * Node.js 16 或更高版本
    * 最新版本的 `npm` 已安装
    * Anthropic API key (Claude)

    ## 设置你的环境

    首先，让我们创建并设置我们的项目：

    <CodeGroup>
      ```bash MacOS/Linux theme={null}
      # 创建项目目录
      mkdir mcp-client-typescript
      cd mcp-client-typescript

      # 初始化 npm 项目
      npm init -y

      # 安装依赖
      npm install @anthropic-ai/sdk @modelcontextprotocol/sdk dotenv

      # 安装开发依赖
      npm install -D @types/node typescript

      # 创建源文件
      touch index.ts
      ```

      ```powershell Windows theme={null}
      # 创建项目目录
      md mcp-client-typescript
      cd mcp-client-typescript

      # 初始化 npm 项目
      npm init -y

      # 安装依赖
      npm install @anthropic-ai/sdk @modelcontextprotocol/sdk dotenv

      # 安装开发依赖
      npm install -D @types/node typescript

      # 创建源文件
      new-item index.ts
      ```
    </CodeGroup>

    更新你的 `package.json` 以设置 `type: "module"` 和构建脚本：

    ```json package.json theme={null}
    {
      "type": "module",
      "scripts": {
        "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"
      }
    }
    ```

    在项目根目录创建一个 `tsconfig.json`：

    ```json tsconfig.json theme={null}
    {
      "compilerOptions": {
        "target": "ES2022",
        "module": "Node16",
        "moduleResolution": "Node16",
        "outDir": "./build",
        "rootDir": "./",
        "strict": true,
        "esModuleInterop": true,
        "skipLibCheck": true,
        "forceConsistentCasingInFileNames": true
      },
      "include": ["index.ts"],
      "exclude": ["node_modules"]
    }
    ```

    ## 设置你的 API 密钥

    你需要一个来自 [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/settings/keys) 的 Anthropic API 密钥。

    创建一个 `.env` 文件来存储它：

    ```bash theme={null}
    echo "ANTHROPIC_API_KEY=<your key here>" > .env
    ```

    将 `.env` 添加到你的 `.gitignore`：

    ```bash theme={null}
    echo ".env" >> .gitignore
    ```

    <Warning>
      确保你保持你的 `ANTHROPIC_API_KEY` 安全！
    </Warning>

    ## 创建客户端

    ### 基本客户端结构

    首先，让我们设置我们的导入并在 `index.ts` 中创建基本的客户端类：

    ```typescript theme={null}
    import { Anthropic } from "@anthropic-ai/sdk";
    import {
      MessageParam,
      Tool,
    } from "@anthropic-ai/sdk/resources/messages/messages.mjs";
    import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
    import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
    import readline from "readline/promises";
    import dotenv from "dotenv";

    dotenv.config();

    const ANTHROPIC_API_KEY = process.env.ANTHROPIC_API_KEY;
    if (!ANTHROPIC_API_KEY) {
      throw new Error("ANTHROPIC_API_KEY 未设置");
    }

    class MCPClient {
      private mcp: Client;
      private anthropic: Anthropic;
      private transport: StdioClientTransport | null = null;
      private tools: Tool[] = [];

      constructor() {
        this.anthropic = new Anthropic({
          apiKey: ANTHROPIC_API_KEY,
        });
        this.mcp = new Client({ name: "mcp-client-cli", version: "1.0.0" });
      }
      // 方法将在这里
    }
    ```

    ### 服务器连接管理

    接下来，我们将实现连接到 MCP 服务器的方法：

    ```typescript theme={null}
    async connectToServer(serverScriptPath: string) {
      try {
        const isJs = serverScriptPath.endsWith(".js");
        const isPy = serverScriptPath.endsWith(".py");
        if (!isJs && !isPy) {
          throw new Error("服务器脚本必须是 .js 或 .py 文件");
        }
        const command = isPy
          ? process.platform === "win32"
            ? "python"
            : "python3"
          : process.execPath;
        
        this.transport = new StdioClientTransport({
          command,
          args: [serverScriptPath],
        });
        this.mcp.connect(this.transport);
        
        const toolsResult = await this.mcp.listTools();
        this.tools = toolsResult.tools.map((tool) => {
          return {
            name: tool.name,
            description: tool.description,
            input_schema: tool.inputSchema,
          };
        });
        console.log(
          "Connected to server with tools:",
          this.tools.map(({ name }) => name)
        );
      } catch (e) {
        console.log("连接到 MCP 服务器失败: ", e);
        throw e;
      }
    }
    ```

    ### 查询处理逻辑

    现在让我们添加处理查询和处理工具调用的核心功能：

    ```typescript theme={null}
    async processQuery(query: string) {
      const messages: MessageParam[] = [
        {
          role: "user",
          content: query,
        },
      ];

      const response = await this.anthropic.messages.create({
        model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens: 1000,
        messages,
        tools: this.tools,
      });

      const finalText = [];
      const toolResults = [];

      for (const content of response.content) {
        if (content.type === "text") {
          finalText.push(content.text);
        } else if (content.type === "tool_use") {
          const toolName = content.name;
          const toolArgs = content.input as { [x: string]: unknown } | undefined;

          const result = await this.mcp.callTool({
            name: toolName,
            arguments: toolArgs,
          });
          toolResults.push(result);
          finalText.push(
            `[调用工具 ${toolName} 并使用参数 ${JSON.stringify(toolArgs)}]`
          );

          messages.push({
            role: "user",
            content: result.content as string,
          });

          const response = await this.anthropic.messages.create({
            model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens: 1000,
            messages,
          });

          finalText.push(
            response.content[0].type === "text" ? response.content[0].text : ""
          );
        }
      }

      return finalText.join("\n");
    }
    ```

    ### 交互式聊天界面

    现在我们将添加聊天循环和清理功能：

    ```typescript theme={null}
    async chatLoop() {
      const rl = readline.createInterface({
        input: process.stdin,
        output: process.stdout,
      });

      try {
        console.log("\nMCP 客户端已启动！");
        console.log("输入你的查询或 'quit' 退出。");

        while (true) {
          const message = await rl.question("\nQuery: ");
          if (message.toLowerCase() === "quit") {
            break;
          }
          const response = await this.processQuery(message);
          console.log("\n" + response);
        }
      } finally {
        rl.close();
      }
    }

    async cleanup() {
      await this.mcp.close();
    }
    ```

    ### 主入口点

    最后，我们将添加主执行逻辑：

    ```typescript theme={null}
    async function main() {
      if (process.argv.length < 3) {
        console.log("使用方法: node index.ts <path_to_server_script>");
        return;
      }
      const mcpClient = new MCPClient();
      try {
        await mcpClient.connectToServer(process.argv[2]);
        await mcpClient.chatLoop();
      } finally {
        await mcpClient.cleanup();
        process.exit(0);
      }
    }

    main();
    ```

    ## 运行客户端

    要使用任何 MCP 服务器运行你的客户端：

    ```bash theme={null}
    # 构建 TypeScript
    npm run build

    # 运行客户端
    node build/index.js path/to/server.py # python 服务器
    node build/index.js path/to/build/index.js # node 服务器
    ```

    <Note>
      如果你继续从服务器快速入门教程，你的命令可能看起来像这样：`node build/index.js .../quickstart-resources/weather-server-typescript/build/index.js`
    </Note>

    **客户端将:**

    1. 连接到指定的服务器
    2. 列出可用工具
    3. 开始一个交互式聊天会话，你可以在其中：
       * 输入查询
       * 查看工具执行
       * 从 Claude 获取响应

    ## 工作原理

    当你提交一个查询时：

    1. 客户端从服务器获取可用工具列表
    2. 你的查询与工具描述一起发送给 Claude
    3. Claude 决定使用哪些工具（如果有）
    4. 客户端通过服务器执行任何请求的工具调用
    5. 结果发送回 Claude
    6. Claude 提供一个自然语言响应
    7. 响应显示给你

    ## 最佳实践

    1. **错误处理**
       * 使用 TypeScript 的类型系统进行更好的错误检测
       * 在 try-catch 块中包装工具调用
       * 提供有意义的错误消息
       * 优雅地处理连接问题

    2. **安全性**
       * 将 API 密钥安全地存储在 `.env` 文件中
       * 验证服务器响应
       * 谨慎处理工具权限

    ## 故障排除

    ### 服务器路径问题

    * 检查你的服务器脚本路径是否正确
    * 如果相对路径不起作用，请使用绝对路径
    * 对于 Windows 用户，确保在路径中使用正斜杠 (/) 或转义反斜杠 (\\)
    * 验证服务器文件是否具有正确的扩展名 (.js 用于 Node.js 或 .py 用于 Python)

    正确的路径使用示例：

    ```bash theme={null}
    # 相对路径
    node build/index.js ./server/build/index.js

    # 绝对路径
    node build/index.js /Users/username/projects/mcp-server/build/index.js

    # Windows 路径 (两种格式都可以)
    node build/index.js C:/projects/mcp-server/build/index.js
    node build/index.js C:\\projects\\mcp-server\\build\\index.js
    ```

    ### 响应时间

    * 第一次响应可能需要 30 秒才能返回
    * 这是正常的，因为：
      * 服务器正在初始化
      * Claude 处理查询
      * 工具正在执行
    * 后续响应通常更快
    * 不要在初始等待期间中断进程

    ### 常见错误消息

    如果你看到：

    * `Error: Cannot find module`: 检查你的构建文件夹并确保 TypeScript 编译成功
    * `Connection refused`: 确保服务器正在运行并且路径正确
    * `Tool execution failed`: 验证工具所需的运行时环境变量是否已设置
    * `ANTHROPIC_API_KEY is not set`: 检查你的 .env 文件和环境变量
    * `TypeError`: 确保你正在使用正确的工具参数类型
  </Tab>

  <Tab title="Java">
    <Note>
      这是一个基于 Spring AI MCP 自动配置和启动器的快速入门演示。
      要了解如何手动创建同步和异步 MCP 客户端，请参考 [Java SDK 客户端](/sdk/java/mcp-client)文档
    </Note>

    本示例演示如何构建一个交互式聊天机器人，它结合了 Spring AI 的 Model Context Protocol (MCP)和 [Brave Search MCP 服务器](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/brave-search)。该应用程序创建了一个由 Anthropic 的 Claude AI 模型驱动的对话界面，可以通过 Brave Search 执行互联网搜索，实现与实时网络数据的自然语言交互。
    [你可以在这里找到本教程的完整代码。](https://github.com/spring-projects/spring-ai-examples/tree/main/model-context-protocol/web-search/brave-chatbot)

    ## 系统要求

    开始之前，确保你的系统满足以下要求:

    * Java 17 或更高版本
    * Maven 3.6+
    * npx 包管理器
    * Anthropic API 密钥(Claude)
    * Brave Search API 密钥

    ## 设置环境

    1. 安装 npx (Node Package eXecute):
       首先，确保安装 [npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm)，
       然后运行:
       ```bash theme={null}
       npm install -g npx
       ```

    2. 克隆仓库:
       ```bash theme={null}
       git clone https://github.com/spring-projects/spring-ai-examples.git
       cd model-context-protocol/brave-chatbot
       ```

    3. 设置你的 API 密钥:
       ```bash theme={null}
       export ANTHROPIC_API_KEY='你的-anthropic-api-密钥'
       export BRAVE_API_KEY='你的-brave-api-密钥'
       ```

    4. 构建应用程序:
       ```bash theme={null}
       ./mvnw clean install
       ```

    5. 使用 Maven 运行应用程序:
       ```bash theme={null}
       ./mvnw spring-boot:run
       ```

    <Warning>
      确保保护好你的 `ANTHROPIC_API_KEY` 和 `BRAVE_API_KEY` 密钥!
    </Warning>

    ## 工作原理

    该应用程序通过几个组件将 Spring AI 与 Brave Search MCP 服务器集成:

    ### MCP 客户端配置

    1. pom.xml 中所需的依赖项:

    ```xml theme={null}
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-anthropic-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    ```

    2. 应用程序属性(application.yml):

    ```yml theme={null}
    spring:
      ai:
        mcp:
          client:
            enabled: true
            name: brave-search-client
            version: 1.0.0
            type: SYNC
            request-timeout: 20s
            stdio:
              root-change-notification: true
              servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
        anthropic:
          api-key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
    ```

    这将激活 `spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter` 来基于提供的服务器配置创建一个或多个 `McpClient`。

    3. MCP 服务器配置(`mcp-servers-config.json`):

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "brave-search": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
          ],
          "env": {
            "BRAVE_API_KEY": "<在此输入你的 BRAVE API 密钥>"
          }
        }
      }
    }
    ```

    ### 聊天实现

    聊天机器人使用 Spring AI 的 ChatClient 与 MCP 工具集成实现:

    ```java theme={null}
    var chatClient = chatClientBuilder
        .defaultSystem("你是一个有用的助手，精通 AI 和 Java。")
        .defaultTools((Object[]) mcpToolAdapter.toolCallbacks())
        .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory()))
        .build();
    ```

    主要特点:

    * 使用 Claude AI 模型进行自然语言理解
    * 通过 MCP 集成 Brave Search 实现实时网络搜索功能
    * 使用 InMemoryChatMemory 维护对话记忆
    * 作为交互式命令行应用程序运行

    ### 构建和运行

    ```bash theme={null}
    ./mvnw clean install
    java -jar ./target/ai-mcp-brave-chatbot-0.0.1-SNAPSHOT.jar
    ```

    或者

    ```bash theme={null}
    ./mvnw spring-boot:run
    ```

    应用程序将启动一个交互式聊天会话，你可以在其中提问。聊天机器人将在需要从互联网查找信息来回答你的问题时使用 Brave Search。

    聊天机器人可以:

    * 使用其内置知识回答问题
    * 在需要时使用 Brave Search 进行网络搜索
    * 记住对话中的上下文
    * 结合多个来源的信息提供全面的答案

    ### 高级配置

    MCP 客户端支持其他配置选项:

    * 通过 `McpSyncClientCustomizer` 或 `McpAsyncClientCustomizer` 自定义客户端
    * 支持多个客户端和多种传输类型: `STDIO` 和 `SSE`(服务器发送事件)
    * 与 Spring AI 的工具执行框架集成
    * 自动客户端初始化和生命周期管理

    对于基于 WebFlux 的应用程序，你可以使用 WebFlux starter:

    ```xml theme={null}
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    ```

    这提供了类似的功能，但使用基于 WebFlux 的 SSE 传输实现，建议用于生产部署。
  </Tab>
</Tabs>

## 下一步

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="示例服务器" icon="grid" href="/examples">
    查看我们的官方 MCP 服务器和实现示例库
  </Card>

  <Card title="客户端" icon="cubes" href="/clients">
    查看支持 MCP 集成的客户端列表
  </Card>

  <Card title="使用 LLM 构建 MCP" icon="comments" href="/tutorials/building-mcp-with-llms">
    了解如何使用 Claude 等 LLM 加速 MCP 开发
  </Card>

  <Card title="核心架构" icon="sitemap" href="/docs/concepts/architecture">
    了解 MCP 如何连接客户端、服务器和 LLM
  </Card>
</CardGroup>