Spring AI 框架中如何集成 MCP？

SpringAI MCP介绍

Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和Spring 框架集成、它使 SpringAI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工是进行交互，支持同步和异步通信模式。整体架构如下:

Spring Al 通过以下 Spring Boot 启动器提供 MCP 集成：
客户端启动器

• spring-ai-starter-mcp-client 核心启动器提供 STDIO 和基于 HTTP 的 SSE 支持。
  
• spring-ai-starter-mcp-client-webflux 基于WebFlux的SSE流式传输实现
  

服务端启动器

• spring-ai-starter-mcp-server 核心服务器具有 STDIO 传输支持
  
• spring-ai-starter-mcp-server-webmvc 基于Spring MVC的SSE流式传输实现
  
• spring-ai-starter-mcp-server-webflux 基于WebFlux的SSE流式传输实现
  

基于stdio标准流

MCP 服务端

基于 stdio 的实现是最常见的 MCP客户端方案，它通过标准输入输出流与 MCP 服务器进行通信，这种方式简单直观，能够直接通过进程间通信实现数据交互，避免了额外的网络通信开销，特别适用于本地部署的MCP服务器，可以在司一台机器上启动 MCP 服务器进程，与客户端无缝对接。
引入依赖

1. <dependency>
2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.   spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
4.   <version>1.0.0-M6</version>
5. </dependency>

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配置MCP服务端

1. spring:
2.   application:
3.     name: mcp-server
4.   main:
5.     web-application-type: none # 必须禁用web应用类型
6.     banner-mode: off # 禁用banner
7.   ai:
8.     mcp:
9.       server:
10.         stdio: true # 启用stdio模式
11.         name: mcp-server # 服务器名称
12.         version: 0.0.1 # 服务器版本

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实现MCP工具
@Tool 是 SpingAI MCP框架中用于快速暴露业务能力为AI 工具的核心注解，该注解实现Java方法与MCP协议工具的自动银蛇，并且可以通过注解的属性description，有助于人工智能模型根据用户输入的信息决定是否调用这些工具，并返回相应的结果.

1. @Service
2. public class OpenMeteoService {
4.     @Tool(description = "根据经纬度获取天气预报")
5.     public String getAirQuality(
6.         @ToolParameter(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,
7.         @ToolParameter(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {
9.         // 模拟数据，实际应用中应调用真实API
10.         return "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的天气信息：\n 多云转阴";
11.     }
12. }

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这个工具方法主要是用来根据经纬度获取天气预报的，这里为了方便演示，写了模拟数据
注册MCP工具
最后向 MCP 服务注册刚刚写的工具：

1.     @Bean
2.     public ToolCallbackProvider serverTools(OpenMeteoService openMeteoService) {
3.         return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(openMeteoService).build();
4.     }

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这段代码定义了一个 Spring 的 Bean，用于将查询天气服务 OpenMeteoService 中所有用 @Tool 注解标记的方法注册为工具，供 AI 模型调用。
ToolCallbackProvider 是Spring Al 中的一个接口，用于定义工具发现机制，主要负责将那些使用
@Tool 注解标记的方法转换为工具回调对象，并提供给 ChatClient 或ChatModel 使用，以便 AI 模型能够在对话过程中调用这些工具。
MCP 客户端

引入依赖

1. <dependency>
2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.   spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
4.   <version>1.0.0-M6</version>
5. </dependency>

复制代码

配置MCP服务器
因为服务端是通过 stdio 实现的，需要在 application.yml 中配置MCP服务器的一些参数：

1. spring:
2.   ai:
3.     mcp:
4.       client:
5.         stdio:
6.           # 指定MCP服务器配置文件
7.           servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
8.   mandatory-file-encoding: UTF-8

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其中 mcp-servers-config.json 的配置如下：

1. {
2.   "mcpServers": {
3.     "weatherServer": {
4.       "command": "java",
5.       "args": [
6.         "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
7.         "-Dspring.main.web-application-type=none",
8.         "-Dlogging.pattern.console=",
9.         "-jar",
10.         "/Users/gulihua/Documents/mcp-server/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
11.       ],
12.       "env": {}
13.     }
14.   }
15. }

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这个配置文件设置了MCP客户端的基本配置，包括 Java 命令参数，服务端 jar 包的绝对路径等，上述的 JSON 配置文件也可以直接写在 apllication.yaml 里，效果是一样的。

1.     mcp:
2.       client:
3.         stdio:
4.          connections:
5.            server1:
6.              command: java
7.              args:
8.                - -Dspring.ai.mcp.server.stdio=true
9.                - -Dspring.main.web-application-type=none
10.                - -Dlogging.pattern.console=
11.                - -jar
12.                - /Users/gulihua/Documents/mcp-server/target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar

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客户端我们使用问里巴巴的通义千问模型，所以引入 spring-ai-alibaba-starter 依赖，如果使用的是其他的模型，也可以使用对应的依赖项，比加 openAI 引入  sprine-ai-openai-spring-boot-starter 这个依赖就行了
配置大模型的密钥等信息：

1. spring:
2.   ai:
3.     dashscope:
4.       api-key: ${通义千问的key}
5.       chat:
6.         options:
7.           model: qwen-max

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初始化聊天客户端

1. @Bean
2. public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
3.                                  ToolCallbackProvider mcpTools) {
4.     return chatClientBuilder
5.     .defaultTools(mcpTools)
6.     .build();
7. }

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该代码定义了一个 spring pean，用于初始化一个AI聊天客户端，里面有两个参数，chatcient.Buinider 是 SpnngAI 提供的AI聊天客户端构建器，用于构建 ChatCient实例，是由 Spring AI 自动注入的，另一个是 ToolCallbackProvider，用于从MCP客服端发现并获取AI工具。
然后就可以通过这个 chatclient 去调用了：

1. chatClient.prompt()
2. .user(request.getContent())
3. .call()
4. .content();

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基于SSE

MCP服务端

除了基于 stdio 的实现外，Spring Al还提供了基于 Server-Sent vents(SSE)的 MCP客户端方案。相较于 stdio方式，SSE 更适用于远程部署的 MCP 服务器，客户端可以通过标准 HTTP 协议与服务器建立连接，实现单向的实时数据推送。基于 SSE的 MCP 服务器支持被多个客户端的远程调用。
引入依赖

1. <dependency>
2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.   spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
4.   <version>1.0.0-M6</version>
5. </dependency>

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配置MCP服务端

1. server:
2.   port: 8090
4. spring:
5.   application:
6.     name: mcp-server
7.   ai:
8.     mcp:
9.       server:
10.         name: mcp-server # MCP服务器名称
11.         version: 0.0.1   # 服务器版本号

复制代码

除了引入的依赖包不一样，以及配置文件不同，其他的不需要修改。
MCP 客户端

引入依赖

1. <dependency>
2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.   spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
4.   <version>1.0.0-M6</version>
5. </dependency>

复制代码

配置MCP服务器
因为服务端是通过SSE实现的，需要在 application.yml 中配置MCP服务器的URL端口：

1. spring:
2.   ai:
3.     mcp:
4.       client:
5.         enabled: true
6.         name: mcp-client
7.         version: 1.0.0
8.         request-timeout: 30s
9.         type: ASYNC # 类型同步或者异步
10.         sse:
11.           connections:
12.             server1:
13.               url: http://localhost:8090

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和MCP服务端的修改一样，除了依赖和配置的修改，其他的也不需要调整
注意

除了上面基础的用法和配置，还应该考虑以下几个方面:

• 工具设计
  
  
  
  • 每个工具方法应具备明确的功能定义及参数说明。
    
  • 使用 @Tool 注解提供清晰、完整的工具描述，便于自动生成文档或展示给前端。
    
  • 使用 @ToolParameter 注解详细说明每个参数的用途，提升使用者的理解与正确性。
    
  
  
• 错误处理
  
  
  
  • 应全面捕获并妥善处理可能出现的异常，防止服务崩溃。
    
  • 返回结构化、具备可读性的错误信息，便于客户端识别错误原因并进行相应处理。
    
  
  
• 性能优化
  
  
  
  • 对于可能耗时的任务，建议使用异步处理机制，避免阻塞主线程，
    
  • 设置合理的超时时间，防止客户端长时间等待，提高系统响应性和稳定性。
    
  
  
• 安全性考虑
  
  
  
  • 对涉及敏感资源或关键操作的工具方法，应添加严格的权限校验逻辑
    
  • 禁止在工具方法中执行高风险操作(如执行任意系统命令)，以防止安全洞。
    
  
  
• 部署策略
  
  
  
  • Stdio 模式：适用于嵌入式场景，可作为客户端的子进程运行，便于集成与资源控制。
    
  • SSE模式：更适合部署为独立服务，支持多个客户端同时访问，适用于需要持续通信的远程调用场景。
    
  
  

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