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。

# 一、基础 MCP 能力（必须实现）

1. 提供统一入口：
   POST /mcp

2. 实现 JSON-RPC 2.0：

   * initialize
   * tools/list
   * tools/call

3. 返回格式：
   {
   "jsonrpc": "2.0",
   "id": "...",
   "result": ...
   }

# 二、流式能力（必须）

1. 禁止使用 SseEmitter
2. 使用 HttpServletResponse + OutputStream
3. 实现 chunked streaming（write + flush）

# 三、Tool 注册中心（必须）

实现：

* McpToolRegistry
* register / get / list

Tool结构：

* name
* description（非常重要，用于向量检索）
* inputSchema
* handler

# 四、RAG Tool 检索模块（新增重点）

实现一个 ToolRetriever 组件：

1. 构建向量索引（简化实现）：

   * 使用内存存储 List<ToolEmbedding>
   * ToolEmbedding:

     * toolName
     * description
     * embedding(double[])

2. 提供方法：
   List<McpTool> retrieve(String query, int topK)

3. embedding 实现（简化）：

   * 可使用：

     * 简单 TF-IDF
     * 或 mock embedding（字符串相似度）
   * 不依赖外部服务（保证可运行）

# 五、Tool Router（核心）

实现 ToolRouter：

流程：

1. 接收用户问题 query
2. 调用 ToolRetriever → 获取 topK tools
3. 构建 prompt（只包含候选 tools）
4. 返回候选 tools 给上层（或直接选）

要求：

* 不允许返回全部 tools
* 默认 topK = 3~5

# 六、tools/call 升级（关键）

当 method = tools/call 时：

1. 如果请求未指定 tool：

   * 自动触发 ToolRouter
   * 选出最优 tool

2. 如果指定 tool：

   * 直接执行

# 七、默认内置工具

实现：

1. hello
   输入：name
   输出：hello xxx

2. meeting.summary
   输入：text
   输出：模拟总结

# 八、架构分层（必须）

* controller
* service
* registry
* retriever（新增）
* router（新增）

# 九、扩展能力（必须预留）

1. 支持替换为真实向量数据库（如 Milvus / ES）
2. 支持 embedding API（OpenAI / 本地模型）
3. 支持多 MCP Server（未来扩展）

# 十、输出要求

1. 输出完整代码：

   * McpController
   * McpService
   * McpToolRegistry
   * ToolRetriever
   * ToolRouter
   * ToolEmbedding
   * ToolInitializer
   * McpRequest

2. 代码必须：

   * 可运行
   * 无伪代码
   * 包含必要注释
   * 代码生成目录在ruoyi-sip/src/main/java/com/ruoyi/sip/llm
3. 不要解释，只输出代码