Spring AI 支持 Mcp协议了，通过Mcp集成本地文件管理

房杰
2,967 阅读4分钟

Spring AI 1.0.0-M5 版本框架支持 MCP 协议了，对于 MCP 相关的内容，请关注专栏# Claude MCP 模型上下文协议 进行学习，该专栏会不定期更新相关内容，本文主要介绍如何使用 Spring AI 实现 MCP Client 以及 MCP Server等内容。

什么是Mcp

Model Context Protocol 是Anthropic 于2024年11月重磅开源的「模型上下文协议」MCP。其是一种开放的通信协议，是人工智能领域的 “USB 接口”，在大模型和其他数据源（数据、工具、开发环境等）之间建立了双向、并且更加安全的连接。

Mcp 将LLM的数据孤岛被彻底打破，LLM应用和外部数据源、工具都将无缝集成。目标是实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

官方文档：modelcontextprotocol.io/introductio…

Spring AI 如何集成 MCP 协议

Spring AI 提供 Mcp Client 、 Mcp Server 开箱即用 Starters 和 Mcp Utils 相关工具。

Mcp Client Boot Starters

对于 Mcp Client，Spring AI 提供了如下两个 Starter 集成 MCP Client；

  • spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter: 实现基于 STDIO 和 HTTP 的 SSE 传输协议的 Mcp Client
  • spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter: 实现基于 WebFlux 的 SSE 传输协议的 Mcp Client

Mcp Client Boot Starter 支持的能力如下；

  • 管理多个客户端实例
  • 自动初始化客户端，spring.ai.mcp.client.enabled 开关可以控制是否自动初始化
  • 支持多种传输方式，stdio、sse
  • 与 Spring AI 工具执行框架无缝结合，Spring AI 框架支持工具执行
  • Mcp Client 生命周期管理、在应用程序上下文关闭时自动清理资源。
  • 支持 Mcp Client 扩展，定制客户端, 比如；
    • 请求配置，如：超时时间等。
    • 文件系统权限访问控制。
    • 服务端资源、工具、提示变更通知、日志处理等

Mcp Server Boot Starters

对于 Mcp Server， Spring AI 提供了如下三个 Starter 集成 Mcp Server；

  • spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter: 实现支持 STDIO 传输协议的 Mcp Server
  • spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter: 实现基于 webmvc 的 SSE 传输协议的 Mcp Server
  • spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter: 实现基于 webflux 的 SSE 传输协议的 Mcp Server

根据业务场景，可以选择其中的 Mcp Server Starter 来实现一个 Mcp Server

Mcp Server Boot Starter 支持的能力如下；

  • 自动配置 MCP 服务端组件 （资源、工具、提示词）。
  • 支持同步和异步两种服务模式。
  • 灵活的工具、资源和提示注册和更改通知功能。

目前有很多现成的 Mcp Server：

在本文示例代码将选择 server-filesystem server 演示如何使用它。

Mcp Utilities

Mcp 实用程序为将模型上下文协议与 Spring AI 应用程序集成提供了基础支持。实现了 Spring AI 的工具系统和 Mcp 服务器之间的无缝通信，支持同步和异步作。

ToolCallback

使 MCP 工具适配 Spring AI 的工具接口，同时支持同步和异步执行。

ToolCallbackProvider

从 MCP 客户端发现并获取 MCP 工具。

Spring Mcp Client 实现示例

基于 ollama qwen2.5:latest + @modelcontextprotocol/server-filesystem 实现一个本地智能文件管理服务

maven 依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

配置文件

spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.model=qwen2.5:latest

# MCP Client Configuration
spring.ai.mcp.client.enabled=true
spring.ai.mcp.client.name=mcp-client
spring.ai.mcp.client.version=1.0.0
spring.ai.mcp.client.type=SYNC
spring.ai.mcp.client.request-timeout=30s
spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-servers-config.json

mcp-servers-config.json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "."
      ]
    }
  }
}

特别说明：对于 args 的第三个参数，可以指定你想要访问的文件路径，可以是多个，比如： "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", ".", "/Users" ]

代码实现

package com.ivy.mcp;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.mcp.SyncMcpToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }


    @RestController
    public static class ChatController {
        @Resource
        private OllamaChatModel ollamaChatModel;

        @Resource
        private SyncMcpToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

        @GetMapping("/chat")
        public String call(@RequestParam String input) {
            ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
                    .defaultTools(toolCallbackProvider.getToolCallbacks())
                    .build();
            return chatClient.prompt(input).call().content();
        }
    }
}

测试用例

特别说明：在启动时有些同学可能会报错，大部分原因是因为本地没有安装 npx，自行安装即可。

启动应用程序：localhost:8080/chat?input=

  • 有哪些工具可以使用 image.png
  • 帮我创建一个文件夹 mcp
  • 帮我在文件夹mcp下创建一个 test.txt 文件，并写入 hello mcp！
  • 帮我将 mcp/test.txt 中 hello mcp 改为 Hello MCP！

通过运行如上测试用例观察运行效果是否符合要求。在测试过程中我使用的本地大模型，但是受限于电脑配置，运行速度比较慢，大家也可以换成别的大模型。

总结

本文主要对 Spring AI 框架集成 Mcp 的一些能力，并实现一个 Mcp Client 调用现成的 @modelcontextprotocol/server-filesystem 实现一个智能本地文件管理服务。

后续还要实现两种场景；

  • 集成多个 Mcp Server
  • 自己实现一个 Mcp Server [支持 stdio 和 sse ]

本文实例代码可以参考 github.com/Fj-ivy/clau…

参考文章：

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