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你是一个资深 Java 后端工程师，请在当前 Spring Boot（Java8）项目中实现一个完整的 MCP Server，并加入“AI 自动选 Tool（RAG + Tool Routing）”能力。
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# 一、基础 MCP 能力（必须实现）
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1. 提供统一入口：
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POST /mcp
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2. 实现 JSON-RPC 2.0：
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* initialize
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* tools/list
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* tools/call
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3. 返回格式：
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{
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"jsonrpc": "2.0",
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"id": "...",
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"result": ...
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}
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# 二、流式能力（必须）
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1. 禁止使用 SseEmitter
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2. 使用 HttpServletResponse + OutputStream
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3. 实现 chunked streaming（write + flush）
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# 三、Tool 注册中心（必须）
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实现：
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* McpToolRegistry
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* register / get / list
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Tool结构：
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* name
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* description（非常重要，用于向量检索）
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* inputSchema
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* handler
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# 四、RAG Tool 检索模块（新增重点）
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实现一个 ToolRetriever 组件：
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1. 构建向量索引（简化实现）：
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* 使用内存存储 List<ToolEmbedding>
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* ToolEmbedding:
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* toolName
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* description
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* embedding(double[])
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2. 提供方法：
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List<McpTool> retrieve(String query, int topK)
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3. embedding 实现（简化）：
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* 可使用：
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* 简单 TF-IDF
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* 或 mock embedding（字符串相似度）
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* 不依赖外部服务（保证可运行）
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# 五、Tool Router（核心）
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实现 ToolRouter：
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流程：
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1. 接收用户问题 query
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2. 调用 ToolRetriever → 获取 topK tools
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3. 构建 prompt（只包含候选 tools）
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4. 返回候选 tools 给上层（或直接选）
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要求：
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* 不允许返回全部 tools
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* 默认 topK = 3~5
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# 六、tools/call 升级（关键）
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当 method = tools/call 时：
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1. 如果请求未指定 tool：
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* 自动触发 ToolRouter
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* 选出最优 tool
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2. 如果指定 tool：
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* 直接执行
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# 七、默认内置工具
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实现：
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1. hello
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输入：name
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输出：hello xxx
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2. meeting.summary
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输入：text
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输出：模拟总结
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# 八、架构分层（必须）
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* controller
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* service
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* registry
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* retriever（新增）
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* router（新增）
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# 九、扩展能力（必须预留）
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1. 支持替换为真实向量数据库（如 Milvus / ES）
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2. 支持 embedding API（OpenAI / 本地模型）
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3. 支持多 MCP Server（未来扩展）
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# 十、输出要求
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1. 输出完整代码：
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* McpController
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* McpService
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* McpToolRegistry
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* ToolRetriever
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* ToolRouter
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* ToolEmbedding
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* ToolInitializer
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* McpRequest
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2. 代码必须：
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* 可运行
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* 无伪代码
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* 包含必要注释
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* 代码生成目录在ruoyi-sip/src/main/java/com/ruoyi/sip/llm
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3. 不要解释，只输出代码
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