Feicur - 飞书文档智能助手

Feicur 是一个基于 Spring AI MCP (Model Context Protocol) 的智能助手，专为飞书文档协作设计。它通过轮询用户指定的飞书文档评论，自动接收用户指令，并利用强大的工具集来完成文档修改操作。

项目概述

Feicur 基于 Spring Boot 3.3.6 和 Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT 构建，是一个命令行应用程序，展示了 MCP 服务器集成的强大功能。该应用程序：

• 通过轮询飞书文档评论接收用户指令
• 将用户指令作为 MCP 客户端的输入
• 连接到 MCP 服务器使用 STDIO 和/或 SSE (HttpClient-based) 传输
• 集成 Spring AI 的聊天功能
• 通过 MCP 服务器执行工具调用
• 自动修改飞书文档内容

工作原理

1. 应用程序启动并配置多个 MCP 客户端（每个提供的 STDIO 或 SSE 连接配置一个）
2. 它使用配置的 MCP 工具构建一个 ChatClient
3. 轮询指定的飞书文档评论，获取用户指令
4. 将用户指令发送给 AI 模型
5. 执行 AI 返回的工具调用，完成文档修改操作
6. 将操作结果反馈给用户

前提条件

• Java 17 或更高版本
• Maven 3.6+
• OpenAI API 密钥或 Anthropic API 密钥
• 飞书开放平台应用凭证

依赖项

项目使用以下主要依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-anthropic</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 或使用 OpenAI 模型 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

配置

应用程序属性

应用程序可以通过 application.properties 或 application.yml 进行配置：

基本配置

# 应用程序配置
spring.application.name=mcp
spring.main.web-application-type=none

# AI 提供商配置
spring.ai.openai.api-key=${FEICUR_LLM_API_KEY}
spring.ai.openai.base-url=${FEICUR_LLM_BASE_URL}
spring.ai.openai.chat.options.model=${FEICUR_LLM_MODEL}
# 或使用 Anthropic
spring.ai.anthropic.api-key=${ANTHROPIC_API_KEY}

# 启用 MCP 客户端工具回调自动配置
spring.ai.mcp.client.toolcallback.enabled=true

STDIO 传输属性

通过外部 JSON 文件配置 STDIO 连接：

spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-servers-config.json

示例 mcp-servers-config.json：

{
  "mcpServers": {
    "feishu": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8788/sse"
      ],
      "env": {
      }
    }
  }
}

运行应用程序

1. 设置所需的环境变量：

   # 对于 OpenAI
   export FEICUR_LLM_API_KEY=your-openai-api-key
   export FEICUR_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
   export FEICUR_LLM_MODEL=gpt-4o
   
   # 或对于 Anthropic
   export ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key

2. 构建应用程序：

   ./mvnw clean install

3. 运行应用程序：

   # 使用默认配置运行
   java -jar target/mcp-starter-default-client-0.0.1-SNAPSHOT.jar
   
   # 或指定自定义输入
   java -Dai.user.input='查询飞书文档信息' -jar target/mcp-starter-default-client-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Native Image 支持

Feicur 支持使用 GraalVM Native Image 技术构建原生可执行文件，这可以显著提高启动速度并减少内存占用。

使用 Buildpacks 构建 Native Image 容器

使用 Spring Boot 的 Buildpacks 支持可以生成包含原生可执行文件的轻量级容器：

# 使用 Maven
./mvnw -Pnative spring-boot:build-image

# 运行容器
docker run --rm -p 8080:8080 \
  -e FEICUR_LLM_API_KEY=your-openai-api-key \
  -e FEICUR_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 \
  -e FEICUR_LLM_MODEL=gpt-4o \
  docker.io/library/mcp-starter-default-client:0.0.1-SNAPSHOT

使用 Native Build Tools 直接构建 Native 可执行文件

前提条件

• GraalVM 或 Liberica Native Image Kit (NIK) 22.3+
• 对于 Linux/macOS，推荐使用 SDKMAN! 安装：

  sdk install java 22.3.r17-nik
  sdk use java 22.3.r17-nik

构建和运行

# 使用 Maven 构建 Native 可执行文件
./mvnw -Pnative native:compile

# 运行 Native 可执行文件
FEICUR_LLM_API_KEY=your-openai-api-key \
FEICUR_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 \
FEICUR_LLM_MODEL=gpt-4o \
./target/mcp-starter-default-client

性能优势

Native Image 相比传统 JVM 应用程序具有以下优势：

• 显著更快的启动时间（通常为毫秒级而非秒级）
• 更低的内存占用
• 更小的部署体积
• 无需安装 JVM 即可运行

其他资源

• Spring AI 文档
• MCP 客户端启动器
• 模型上下文协议规范
• Spring Boot 文档
• Spring Boot GraalVM Native Image 支持
• 飞书开放平台文档