概要
https://gihyo.jp/article/2025/08/start-java-ai-programming-04
詳細内容
## JavaでAIプログラミングをはじめよう MCPサーバーとMCPクライアントを作る
https://gihyo.jp/article/2025/08/start-java-ai-programming-04
JavaでModel Context Protocol (MCP) を活用し、AIチャットアプリケーションと外部機能を連携させるサーバーおよびクライアントの実装方法を具体的に示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Model Context Protocol, Spring AI, LangChain4j, Function Calling, AI Agent Integration]]
この記事は、AIプログラミングにおける注目技術であるMCP（Model Context Protocol）に焦点を当て、その概念から具体的なJavaでの実装方法までを詳細に解説しています。MCPは、JSON-RPCに基づきLLM（大規模言語モデル）アプリケーションから外部の機能をリモートで呼び出す仕組みであり、従来のFunction Callingのようにチャットプログラムと機能を密接に結びつけることなく、独立して機能を追加・管理できる点が最大のメリットです。これにより、LM StudioやChatGPTのような既存のチャットアプリケーションに後から様々な機能を登録し、利用できるようになります。
記事では、特にSpring BootとSpring AIを用いたSSE（Server-Sent Event）型のMCPサーバーの実装手順を詳しく説明。`@Tool`アノテーションを使用したサービス定義や、`ToolCallbackProvider`によるツール登録の方法が具体例と共に示されており、開発者は既存のJavaアプリケーションを容易にLLMから利用可能なツールとして公開できます。
さらに、実装したMCPサーバーをLM Studioから利用するための設定方法が丁寧に解説され、実際の問い合わせとツール呼び出しのフローが示されます。LM StudioがMCPクライアントとして機能する例を通じて、外部機能連携の動的な動作を理解できます。
また、LangChain4jを用いたMCPクライアントの実装方法も紹介されており、`HttpMcpTransport`や`DefaultMcpClient`、`McpToolProvider`、`AiServices`を組み合わせて、JavaプログラムからMCPサーバーのツールを呼び出す手順が示されます。これにより、Java開発者は、自らのアプリケーション内でLLMの推論と外部ツールの実行をシームレスに連携させ、より高度なAIアプリケーションを構築することが可能になります。
本記事は、機能とチャットプログラムの分離というMCPの重要性を強調し、実用的なAIアプリケーション開発におけるモジュール性と拡張性の向上を示唆しています。Javaエコシステムに深く根ざしたSpring AIとLangChain4jを用いることで、ウェブアプリケーションエンジニアがLLMの能力を最大限に引き出し、AIエージェントの構築へとステップアップするための具体的な道筋が提供されており、その実用的な価値は非常に高いと言えます。