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Java篇：

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MCP

基本介绍

官方地址：

• https://modelcontextprotocol.io/introduction
  “MCP 是一种开放协议，旨在标准化应用程序向大型语言模型（LLM）提供上下文的方式。可以把 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 提供了一种标准化的方式，让你的设备能够连接各种外设和配件一样，MCP 也提供了一种标准化的方式，让 AI 模型能够连接不同的数据源和工具。”

● MCP 主机（MCP Hosts）：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具等程序，它们希望通过 MCP 访问数据。
● MCP 客户端（MCP Clients）：维护与服务器 1:1 连接的协议客户端。
● MCP 服务器（MCP Servers）：轻量级程序，它们通过标准化的模型上下文协议（Model Context Protocol）公开特定的功能。
● 本地数据源（Local Data Sources）：你的计算机上的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些数据。
● 远程服务（Remote Services）：通过互联网可用的外部系统（例如 API），MCP 服务器可以与其连接。

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

联网搜索

基本介绍

用于 联网搜索 时，流程通常是：

• 你在本地或云端部署（或直接引用）一个 Search MCP Server，里面暴露如 web_search、news_search 等工具。
• LLM 遇到需要上网检索的任务时，客户端根据工具描述自动填参，向该 Server 发送调用。
• Server 再去实际的搜索 API（Brave Search、Serper/Google、Bing、DuckDuckGo 等）请求数据并把结构化结果返回。
• LLM 拿到结果继续推理，必要时还能二次调用（例如 read_url 摘要网页）。

推荐工具

• Brave Search MCP
• MCP Web Search Tool
• Serper‑Search MCP
• web‑search‑mcp (Free Google Scraper)
• fastapi‑mcp‑langgraph‑template
• FastMCP
• fastapi_mcp
• browser‑tools‑mcp

如果要自己实现的话：

• 工具定义：在 tools/ 目录下写 YAML 或 Decorator，声明 name, description, parameters（JSON Schema）。
• 调用逻辑：用你喜欢的搜索 SDK（Brave API、Serper、Azure Bing）实现，处理翻页、重试、去重。
• 流式返回：FastAPI + SSE / WebSocket 能把第一屏结果先推给模型，加速响应（示例见 Brave‑Search‑MCP‑SSE）。

获取时间

由于我们与大模型对话的时候，如果大模型不知道当前时间的话，就会出现幻觉。
所以用一个获取时间的服务，来拿到实际的时间。

uvx mcp-server-time --local-timezone Asia/Shanghai

对应到 Cursor 的 MCP 中如下：

搜索服务

官方地址

https://dashboard.exa.ai
注册一个账号，会赠送一定的额度。

配置环境

export EXA_API_KEY=xxx

写入到环境变量，后续将从环境变量加载。

配置MCP

使用命令如下：

npx -y exa-mcp-server

所以我们对应到 Cursor 中：

检查配置

配置完成如下所示：

实际测试

这里可以看到，当我问到问题的时候，会调用 web_search 来进行检索汇总：

这里是汇总的内容:

让我为您总结一下OpenAI最近的几个重要进展：
硬件领域的扩张
OpenAI正在积极布局硬件领域，包括人形机器人和AI芯片的开发
计划在2026年推出定制AI芯片，已与Broadcom和台积电(TSMC)建立合作关系
前Meta高管Caitlin Kalinowski正在领导硬件开发工作
正在探索可穿戴设备、AR/VR头显等新产品线
全球战略合作
与软银合作成立"SP OpenAI Japan"，进军日本市场
与韩国Kakao展开合作，共同开发AI服务和技术
积极拓展亚洲市场，重点关注客户支持和内容生成领域
2025年战略规划
计划从非营利组织转型为营利性组织，以吸引更多投资
加大研发投入，与Google DeepMind和Anthropic等竞争对手展开竞争
重点发展AI基础设施，包括新建数据中心
目标是显著扩大用户基础
技术发展重点
AI民主化：让技术更加用户友好，优化商业应用界面
多语言扩展：提升AI在各种语言中的表现
灵活的订阅结构：为付费用户提供更多高级功能
安全性和伦理方面
持续改进模型的安全性和对齐性
GPT-4比GPT-3.5在生成事实性回应方面提升了40%
在处理不当内容请求方面的拒绝率提高了82%
与50多位专家合作，获取AI安全和安全领域的早期反馈
值得关注的是，OpenAI正在从单纯的AI模型开发公司，转变为一个全方位的科技公司，涉足硬件、基础设施和应用服务等多个领域。公司的发展战略显示出明显的商业化倾向，同时也在积极开拓国际市场，特别是亚洲市场。不过，Sam Altman也承认，某些产品（如消费级硬件和机器人）可能还需要几年时间才能真正面世。
这些进展表明，OpenAI正在努力将AI技术更深入地融入日常生活，同时也在积极应对安全性、伦理性等关键问题。对于关注AI发展的人来说，OpenAI的这些动向都值得持续关注。

但是我们发现，时效性并不那么确定，所以这里要告诉AI，我要先获取时间，再去检索：

这里可以看到时效性就好了很多：

根据搜索结果，我为您总结OpenAI最新的重要进展：
新一代图像生成技术（2025年3月25日）
OpenAI推出了"4o Image Generation"图像生成产品
音频模型更新（2025年3月20日）
在API中引入了新一代音频模型
GPT-4.5发布（2025年2月27日）
OpenAI推出了GPT-4.5版本
重大融资（2025年3月31日）
获得400亿美元新融资，估值达到3000亿美元后估值
与软银集团合作
ChatGPT目前每周活跃用户达到5亿
ChatGPT-5最新计划（2025年4月4日）
ChatGPT-5计划延期几个月发布
计划在几周内先发布o3和o4-mini模型
Sam Altman表示延期的原因是他们发现可以让GPT-5比原计划更好
需要确保有足够的容量支持预期的巨大需求
o3模型将会有专业版本(Pro version)
安全与研究
发布了"通往AGI的安全之路"报告（2025年3月26日）
正在研究ChatGPT的情感使用和情绪健康影响
这些进展显示OpenAI正在多个领域同时推进，包括图像生成、音频处理、语言模型升级，并且在商业上取得重大进展。公司似乎特别注重在扩展其基础设施的同时，确保AI发展的安全性和社会影响。