导语：
大模型应用的竞争已经从“模型强度”转向“工具链能力”。本周值得关注的三类工具分别是：Micronaut 4.10.0 新增的 Model Context Protocol（MCP）模块，帮助 Java 服务以声明式方式编排上下文与工具调用；Open Liberty 25.0.0.11 Beta 发布 MCP Server 1.0，使传统企业的 Java EE 应用可以把业务能力暴露给 AI 代理；Cloudflare Data Platform 开放测试，提供零出站费用的事件管道、Iceberg 数据湖与无服务器 SQL 查询，降低“数据到洞察”门槛。三者组合，构成数据采集→上下文治理→执行回路的闭环。
工具速递
Micronaut MCP 模块基于最新的 MCP 规范，允许开发者通过注解与配置描述“资源”“工具”“会话”，框架负责与模型交互并管理权限；配套的 LangChain4j 1.5.0 更新支持 ChatMemory API，方便构建有状态会话。Open Liberty MCP Server 1.0 则把 MicroProfile 与 Jakarta EE 应用的 REST、JMS、数据库操作转换为 MCP 的 Resource/Tool 语义，提供鉴权、元数据、可用性监控，并支持在 Liberty 平台上热更新。Cloudflare Data Platform 把 Pipelines、R2 Data Catalog、R2 SQL 整合，提供事件采集、流式 SQL 转换、Iceberg 表管理、无服务器查询和零 egress 定价，适合中小团队搭建 RAG/分析管道。
实践亮点
Micronaut MCP 的优势在于与 DI、AOP、配置体系深度集成，可在服务层声明工具，并通过拦截器实现参数校验、限流、审计。Open Liberty MCP Server 支持在企业安全基线下运行，结合 Liberty 的 Observability、Policy、集群能力，让 AI 代理不会绕过既有治理。Cloudflare Data Platform 通过 Pipelines 的 SQL 转换与 R2 Catalog 的自动 compaction，解决 Iceberg 运维难题；未来计划引入 Arroyo 的有状态算子以支持实时聚合与物化视图，是构建 RAG 索引、特征仓库的良好起点。
工具组合建议
1）以 Cloudflare Data Platform 负责数据入口与清洗：通过 Workers 将日志、交互、文档串流至 Pipelines，在落地 Iceberg 前完成脱敏与结构化；2）使用 Micronaut MCP 在服务层定义业务工具、查询、指令，把经过治理的数据/能力暴露给模型；3）用 Open Liberty MCP Server 将遗留系统、核心交易流程、安全审计封装成 MCP Resource，供代理调用；4）搭配 LangChain4j、OpenAI/BEDROCK、向量数据库构建 RAG/Agent 系统，实现“数据->上下文->动作”的闭环。
选型要点
选择 MCP 框架时关注：权限模型、会话隔离、资源元数据、撤销/熔断机制、审计日志；对于数据平台，关注 Iceberg 兼容性、SQL 能力、延迟、扩展到有状态处理的 Roadmap。部署时需建立安全策略：对每个工具设置许可范围、速率限制、输入输出过滤；构建模拟环境，用日志回放验证模型是否遵守规则。
趋势展望
MCP 很可能成为企业级 AI 平台的“应用层标准”，Micronaut、Open Liberty 率先落地意味着 Java 生态正在围绕代理能力重构；Cloudflare 等云厂商通过托管 Iceberg、事件管道降低数据成本，为中小团队提供可承受的数据基础设施。未来 6-12 个月，围绕 MCP 的治理、观察性、DevSecOps 工具将持续涌现，与数据平台、FinOps 仪表板共同构成 AI 工程化的核心底座。
推荐行动
- 试点 Micronaut MCP 模块，为现有服务定义 3-5 个高价值工具，建立鉴权/审计流程。
- 在非核心业务中部署 Open Liberty MCP Server，把遗留系统能力“API 化”给模型使用，并监控调用指标。
- 在 Cloudflare Data Platform 搭建事件流 PoC，测试流式 SQL 与 Iceberg 查询性能，制定脱敏策略。
- 更新团队工程规范，把 MCP、数据平台、安全策略纳入 Code Review 与上线清单。
