前言

在《Tool 与 MCP 设计思路》一节中我们提到了几个工具，那么这一节我们就来手把手的写2个工具，并交给大模型使用。

核心代码目录：src/main/java/org/example/agent/tool

当前时间查询工具

按照ai框架的规范用@Tool来表示工具：

  • 第一个参数是toolName，用于表示工具名

  • 第二个参数是toolDesc，用于告诉大模型这个工具的功能

@Component
public class DateTimeTools {

    @Tool(name = "getCurrentDateTime", description = "Get the current date and time in the user's timezone")
    public String getCurrentDateTime() {
        return LocalDateTime.now().atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId()).toString();
    }
}

腾讯云日志MCP工具

通过 MCP Server 查询日志服务 CLS 中存储的日志数据，以实现大模型平台/工具与日志数据的结合。例如使用自然语言查询日志，降低日志查询复杂度 https://cloud.tencent.com/developer/mcp/server/11710

MCP配置：[环境准备教程](/oncall/智能 OnCall Agent 项目/第八章 _ 实战演练与运行项目/环境准备教程/)

Java代码的MCP使用了Spring AI的能力。（QueryLogsTools，它只是本地模拟工具，不是真实的MCP）

也就是说：

  1. 业务代码没有 new McpClient(...)

  2. MCP Client 是由 Spring AI 自动配置创建的

  3. 触发自动配置的是 pom.xml 里的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>

实际链路是：

spring-ai-starter-mcp-client-webflux
        ↓
Spring Boot AutoConfiguration
        ↓
创建 MCP Client / MCP Session / ToolCallbackProvider
        ↓
注入到 ChatService.tools
        ↓
tools.getToolCallbacks()
        ↓
ReactAgent.builder().tools(...)

getToolCallbacks() 这里没有创建 MCP Client。它只是使用 Spring 容器里已经自动创建好的 Bean：

@Autowired
private ToolCallbackProvider tools;

/**
 * 获取工具回调列表，mcp服务提供的工具
 */
public ToolCallback[] getToolCallbacks() {
    return tools.getToolCallbacks();
}