[실습] MCP Server 개발 환경 구축

JSCODE 시니

2026. 06. 13.

✅ 1. 프로젝트 생성

• Name : mcp-server

• Language : Java

• Type : Gradle-Groovy

• Group : com.jscode

• Artifact : mcp-server

• Java : 21

• Packaging : Jar

✅ 2. 의존성 추가

• 초기 의존성은 Ollama만 추가 후 해당 의존성들은 수동으로 추가할 것!

implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-mcp-server-webmvc:2.0.0-M6")
// RAG 관련
implementation("org.springframework.ai:spring-ai-vector-store:2.0.0-M6")
implementation("org.springframework.ai:spring-ai-tika-document-reader:2.0.0-M6")
implementation("org.springframework.ai:spring-ai-rag:2.0.0-M6")

✅ 3. application.yaml 파일 추가

app:
  chat:
    default-system-prompt: 한국어를 사용하는 tool 지원 AI 입니다. # 기본 system prompt
  etl:
    pipeline:
      init: true # 초기 데이터 로딩 여부
  vectorstore:
    in-memory.enabled: true # in-memory SimpleVectorStore 사용 여부
  rag:
    documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm2.pdf # RAG Data 위치

server:
  port: 8081
spring:
  application:
    name: mcp-server
  ai:
    mcp:
      server:
        name: ${spring.application.name}
        version: 0.1.0
        instructions: "지역을 받아 시간 정보를 제공하고 Spring AI 개념 정보를 RAG 를 사용해 제공하는 MCP 서버"
    model:
      chat: ollama  
      embedding: ollama
      ollama:
        init:
          pull-model-strategy: when_missig 
        chat:
          options:
            model: hf.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF
        embedding:
          options:
            model: bge-m3