基于 Spring AI 的面试鸭搜索题目的 MCP Server 服务，快速让 AI 搜索企业面试真题和答案 Java-based implementation.
Documentation
面试鸭 MCP Server
简介
的题目搜索API现已兼容MCP协议，是国内首家兼容MCP协议的面试刷题网站。关于MCP协议，详见MCP官方文档。
依赖MCP Java SDK开发，任意支持MCP协议的智能体助手（如Claude、Cursor以及千帆AppBuilder等）都可以快速接入。
以下会给更出详细的适配说明。
工具列表
题目搜索 questionSearch
- 将面试题目检索为面试鸭里的题目链接
- 输入:
题目 - 输出:
[题目](链接)
快速开始
使用面试鸭MCP Server主要通过Java SDK 的形式
Java 接入
前提需要Java 17 运行时环境
安装
git clone https://github.com/yuyuanweb/mcp-mianshiya-server构建
cd mcp-mianshiya-server
mvn clean package使用
1) 打开Cherry Studio的设置，点击MCP 服务器。
2) 点击编辑 JSON,将以下配置添加到配置文件中。
{
"mcpServers": {
"mianshiyaServer": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"/yourPath/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {}
}
}
}
3) 在设置-模型服务里选择一个模型，输入API密钥，选择模型设置，勾选下工具函数调用功能。
4) 在输入框下面勾选开启MCP服务。
5) 配置完成，然后查询下面试题目
代码调用
1) 引入依赖
com.alibaba.cloud.ai
spring-ai-alibaba-starter
1.0.0-M6.1
org.springframework.ai
spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter
1.0.0-M62) 配置MCP服务器
需要在application.yml中配置MCP服务器的一些参数：
spring:
ai:
mcp:
client:
stdio:
# 指定MCP服务器配置文件
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
mandatory-file-encoding: UTF-8其中mcp-servers-config.json的配置如下：
{
"mcpServers": {
"mianshiyaServer": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"/Users/gulihua/Documents/mcp-server/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {}
}
}
}客户端我们使用阿里巴巴的通义千问模型，所以引入spring-ai-alibaba-starter依赖，如果你使用的是其他的模型，也可以使用对应的依赖项，比如openAI引入spring-ai-openai-spring-boot-starter 这个依赖就行了。
配置大模型的密钥等信息：
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${通义千问的key}
chat:
options:
model: qwen-max通义千问的key可以直接去官网 去申请，模型我们用的是通义千问-Max。
3) 初始化聊天客户端
@Bean
public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
ToolCallbackProvider mcpTools) {
return chatClientBuilder
.defaultTools(mcpTools)
.build();
}4) 接口调用
@PostMapping(value = "/ai/answer/sse", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux generateStreamAsString(@RequestBody AskRequest request) {
Flux content = chatClient.prompt()
.user(request.getContent())
.stream()
.content();
return content
.concatWith(Flux.just("[complete]"));
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