Quarkus MCP 服务器项目安装与配置指南
2025-04-19 18:40:28作者:瞿蔚英Wynne
1. 项目基础介绍
Quarkus MCP 服务器项目是一个开源项目,旨在使用Quarkus框架实现Model Context Protocol (MCP) 服务器。这些服务器允许开发者为支持MCP的大型语言模型(LLM)AI应用扩展功能。项目使用Java编程语言,是Quarkus生态系统的一部分。
2. 关键技术和框架
本项目主要使用以下技术和框架:
- Quarkus: 一个基于Java的框架,专为Java虚拟机(JVM)上的无服务器和云原生应用而设计。
- Model Context Protocol (MCP): 一种协议,允许AI模型如大型语言模型与其他服务进行交互。
- Java: 主要编程语言,用于实现MCP服务器的逻辑。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统已满足以下要求:
- 安装Java Development Kit (JDK) 11或更高版本。
- 安装Maven,用于构建项目。
- 安装Git,用于克隆项目代码。
4. 安装步骤
以下为详细的安装步骤:
步骤 1: 克隆项目
首先,从GitHub上克隆项目到本地环境:
git clone https://github.com/quarkiverse/quarkus-mcp-servers.git
步骤 2: 构建项目
进入项目目录后,使用Maven构建项目:
cd quarkus-mcp-servers
mvn clean install
构建过程可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度和计算机性能。
步骤 3: 运行服务器
构建完成后,可以运行其中的任何一个服务器。以下以jdbc服务器为例:
jbang jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers
确保替换jdbc为实际想要运行的服务器名称。
步骤 4: 配置服务器
每个服务器可能有特定的配置需求。通常,你可以在src/main/resources目录下的application.properties文件中配置这些服务器的设置。
例如,对于jdbc服务器,你需要提供数据库的JDBC URL:
quarkus.datasource.url=jdbc:数据库类型://主机名:端口/数据库名
quarkus.datasource.username=用户名
quarkus.datasource.password=密码
确保根据你的数据库信息替换以上内容。
步骤 5: 贡献代码
如果你对项目有改进或新增服务器的想法,可以按照以下步骤贡献你的代码:
- 在项目目录下创建新服务器的目录。
- 使用
jbang命令初始化服务器。 - 编写服务器代码和文档。
- 将新服务器目录添加到项目的
pom.xml文件。 - 提交代码并通过PR(Pull Request)贡献给项目。
以上就是Quarkus MCP服务器项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤,即使是编程小白也可以成功安装并运行这个项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C068
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
458
3.42 K
暂无简介
Dart
711
170
Ascend Extension for PyTorch
Python
265
300
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
182
68
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
332
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
840
416
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
432
130
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
103
118