系统架构
本项目展示了一个在将用户提示传递给计算器服务之前，先进行内容安全检查的网页应用，采用了模型上下文协议（MCP）。
工作原理
- 用户输入：用户在网页界面输入计算提示
- 内容安全筛查（输入）：提示通过 Azure Content Safety API 进行分析
- 安全决策（输入）：
- 如果内容安全（所有类别的严重程度均低于2），则继续传递给计算器
- 如果内容被标记为潜在有害，流程停止并返回警告
- 计算器集成：安全内容由 LangChain4j 处理，LangChain4j 与 MCP 计算器服务器通信
- 内容安全筛查（输出）：机器人回复通过 Azure Content Safety API 进行分析
- 安全决策（输出）：
- 如果机器人回复安全，则显示给用户
- 如果机器人回复被标记为潜在有害，则用警告信息替代
- 响应：结果（如果安全）显示给用户，同时展示输入和输出的安全分析
使用模型上下文协议（MCP）调用计算器服务
本项目演示了如何使用模型上下文协议（MCP）通过 LangChain4j 调用计算器 MCP 服务。实现中使用了本地运行在8080端口的 MCP 服务器来提供计算操作。
配置 Azure Content Safety 服务
在使用内容安全功能之前，需要创建一个 Azure Content Safety 服务资源：
- 登录 Azure 门户
- 点击“创建资源”，搜索“Content Safety”
- 选择“Content Safety”，点击“创建”
- 输入资源的唯一名称
- 选择订阅和资源组（或新建资源组）
- 选择支持的区域（详情请查看区域可用性）
- 选择合适的定价层
- 点击“创建”部署资源
- 部署完成后，点击“转到资源”
- 在左侧面板“资源管理”下选择“密钥和终结点”
- 复制任一密钥和终结点 URL，供下一步使用
配置环境变量
为 GitHub 模型认证设置 GITHUB_TOKEN 环境变量：
export GITHUB_TOKEN=<your_github_token>
为内容安全功能设置：
export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT=<your_content_safety_endpoint>
export CONTENT_SAFETY_KEY=<your_content_safety_key>
这些环境变量用于应用程序与 Azure Content Safety 服务的认证。如果未设置，应用将使用占位符值进行演示，但内容安全功能将无法正常工作。
启动计算器 MCP 服务器
在运行客户端之前，需要以 SSE 模式启动本地的计算器 MCP 服务器，监听 localhost:8080。
项目描述
本项目展示了模型上下文协议（MCP）与 LangChain4j 集成调用计算器服务的实现。主要功能包括：
- 使用 MCP 连接计算器服务，执行基础数学运算
- 对用户提示和机器人回复进行双层内容安全检查
- 通过 LangChain4j 集成 GitHub 的 gpt-4.1-nano 模型
- 使用服务器发送事件（SSE）作为 MCP 传输方式
内容安全集成
项目包含全面的内容安全功能，确保用户输入和系统响应均无有害内容：
- 输入筛查：所有用户提示在处理前均会被分析是否包含仇恨言论、暴力、自残、色情等有害内容类别。
- 输出筛查：即使使用可能未经过滤的模型，系统也会对所有生成的回复进行相同的内容安全过滤，确保展示给用户的内容安全可靠。
这种双层保护机制确保无论使用何种 AI 模型，系统都能保障用户免受有害输入和潜在问题的 AI 输出影响。
网页客户端
应用包含一个用户友好的网页界面，方便用户与内容安全计算器系统交互：
网页界面功能
- 简洁直观的计算提示输入表单
- 输入和输出的双层内容安全验证
- 对提示和回复的实时安全反馈
- 颜色编码的安全指示，便于理解
- 干净且响应式设计，适配多种设备
- 提供安全示例提示，帮助用户使用
使用网页客户端
- 启动应用：
mvn spring-boot:run - 打开浏览器，访问
http://localhost:8087 - 在文本框中输入计算提示（例如：“计算24.5和17.3的和”）
- 点击“提交”处理请求
- 查看结果，包括：
- 对提示的内容安全分析
- 计算结果（如果提示安全）
- 对机器人回复的内容安全分析
- 如果输入或输出被标记，显示相应安全警告
网页客户端自动处理输入和输出的内容安全验证，确保所有交互安全合规，无论使用何种 AI 模型。
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