Quarkus MCP Server是一个旨在简化MCP服务器端开发的扩展，助力开发者轻松构建AI模型的“USB-C接口”。它通过声明式和编程式API，使LLM应用能够安全地访问和利用外部数据与工具，极大地增强了AI模型的功能。该方案支持HTTP/SSE和STDIO等多种传输方式，开发者可以通过简单的注解，将CDI Bean方法声明为服务器功能，例如提示、资源和工具。

Quarkus MCP Server的核心价值在于降低了MCP服务器的开发门槛，开发者无需关注底层协议细节，即可快速实现与LangChain4j等MCP客户端的集成。它解决了开发者在构建AI应用时，需要安全、高效地连接外部数据源和服务的痛点。通过Quarkus MCP Server，开发者可以更专注于AI模型的业务逻辑，从而加速AI应用的开发和部署。

声明式服务器功能定义

Quarkus MCP Server 允许开发者使用注解在 CDI bean 中声明服务器功能，例如提示（Prompts）、资源（Resources）和工具（Tools）。这种方式极大地简化了 MCP 服务器的开发过程，开发者无需编写大量的样板代码，只需关注业务逻辑的实现。通过在 Java 方法上添加 @Prompt、@Resource 或 @Tool 注解，即可将该方法暴露为 MCP 服务器的功能。这种声明式的方法使得代码更加简洁易懂，降低了开发和维护的成本。

例如，开发者可以使用 @Tool 注解将一个字符串转换为小写的方法暴露为 MCP 工具，供 AI 模型调用。AI 模型可以通过 MCP 客户端发送请求，调用该工具将字符串转换为小写，从而实现对文本数据的处理。这种方式使得 AI 模型能够利用外部工具的能力，扩展自身的功能。

多种传输方式支持

Quarkus MCP Server 支持 HTTP/SSE 和 STDIO 两种传输方式，为开发者提供了灵活的选择。HTTP/SSE 是一种基于 HTTP 协议的服务器推送技术，可以实现服务器向客户端实时推送数据。STDIO 则是标准输入/输出流，是一种常用的进程间通信方式。开发者可以根据实际需求选择合适的传输方式。

HTTP/SSE 适用于需要实时数据传输的场景，例如 AI 模型需要实时获取外部数据源的更新。STDIO 则适用于与现有系统集成，或者在资源受限的环境中运行。通过支持多种传输方式，Quarkus MCP Server 能够适应不同的应用场景，满足开发者的多样化需求。例如，可以使用 HTTP/SSE 将 AI 模型的推理结果实时推送给客户端，或者使用 STDIO 与现有的数据处理管道集成。

简化LLM应用集成

Quarkus MCP Server 的核心价值在于简化了 LLM 应用与外部数据源和工具的集成。通过提供声明式 API 和多种传输方式支持，Quarkus MCP Server 降低了 MCP 服务器的开发难度，使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现。这使得 LLM 应用能够安全地访问和利用外部数据和工具，从而扩展自身的功能，提升应用价值。

例如，开发者可以使用 Quarkus MCP Server 将一个代码生成工具暴露给 LLM 应用，LLM 应用可以通过 MCP 客户端调用该工具生成代码，从而实现自动化代码生成。这种方式使得 LLM 应用能够利用外部工具的能力，提高开发效率。同时，Quarkus MCP Server 提供了安全机制，确保 LLM 应用只能访问授权的数据源和工具，保障数据安全。