必看SpringAI轻松构建MCP Client-Server架构
MCP 这个概念相信大家已经听了无数次了，但不同人会有不同的解释，你可能也是听得云里雾里的。 不过没关系，今天这篇内容会通过 Spring AI 给你实现一个 MCP 的 Client 和 Server 架构，让你彻底搞懂 MCP 的概念，以及学会 MCP 的开发技能。 ## 什么是MCP？ MCP 是 Model Context Protocol，模型上下文协议 ，它是由 Anthropic（Claude 大模型母公司）提出的开放协议，用于大模型连接外部“数据源”的一种协议。 它可以通俗的理解为 Java 界的 Spring Cloud Openfeign，只不过 Openfeign 是用于微服务通讯的，而 MCP 用于大模型通讯的，但它们都是为了通讯获取某项数据的一种机制，如下图所示： ## 为什么需要MCP？ MCP 存在的意义是它解决了大模型时代最关键的三个问题： 数据孤岛 、开发低效和生态 碎片化 等问题。 ### 1.打破数据孤岛，让AI“连接万物” 大模型本身无法直接访问实时数据或本地资源（如数据库、文件系统），传统方式需要手动复制粘贴或定制接口。MCP 通过标准化协议，让大模型像“插USB”一样直接调用外部工具和数据源，例如： * 查天气时自动调用气象 API，无需手动输入数据。
- 分析企业数据时直接连接内部数据库，避免信息割裂。
2.降低开发成本，一次适配所有场景
在之前每个大模型（如 DeepSeek、ChatGPT）需要为每个工具单独开发接口（Function Calling），导致重复劳动，MCP 通过统一协议： * 开发者只需写一次 MCP 服务端，所有兼容 MCP 的模型都能调用。
- 用户无需关心技术细节，大模型可直接操作本地文件、设计软件等。
3.提升安全性与互操作性
- 安全性 ：MCP 内置权限控制和加密机制，比直接开放数据库更安全。
- 生态统一 ：类似 USB 接口，MCP 让不同厂商的工具能“即插即用”，避免生态分裂。
4.推动AIAgent的进化
MCP 让大模型从“被动应答”变为“主动调用工具”，例如： * 自动抓取网页新闻补充实时知识。
- 打开 Idea 编写一个“Hello World”的代码。 MCP 的诞生，相当于为AI世界建立了“通用语言”，让模型、数据和工具能高效协作，最终释放大模型的全部潜力。 ## MCP组成和执行流程 MCP 架构分为以下 3 部分： * 客户端 ：大模型应用（如 DeepSeek、ChatGPT）发起请求。
- 服务器 ：中间层，连接具体工具（如数据库、设计软件）。
- 资源 ：具体的数据或工具（如 Exce l文件、网页 API）。 运行流程 ： 1. 用户提问。
- 大模型通过 MCP 客户端发送请求。
- MCP 服务器接收指令。
- 调用对应工具（如数据库）执行。
- 返回结果给大模型。
- 生成最终回答。
Spring AI MCP 介绍
Spring AI MCP 是通过 Spring Boot 集成扩展了 MCP 的 Java SDK（开发工具），它同时提供了 Spring Boot 客户端和服务器的启动器，方便使用 Spring AI MCP 快速开发 AI 应用程序。 ## Spring AI MCP 实战 当前案例中，我们使用 MCP 实现一个天气查询小助手，其中包含的主要角色有： * MCP Server ：MCP 服务提供方，提供天气查询功能。
- MCP Client ：MCP 客户端（大模型端）我们对接 DeepSeek LLM 实现对 MCP Server 的调用，从而实现天气预报的查询功能。 具体交互流程如下： ### 实现 MCP Server 代码编写 MCP Server 主要实现步骤如下： 1. 添加 MCP Server 依赖。
- 设置 MCP 配置信息。
- 编写 MCP Server 服务代码。
- 将 MCP Server 进行暴露设置。 关键实现代码如下。 #### 添加 MCP Server 依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<repositories>
<repository>
<name>Central Portal Snapshots</name>
<id>central-portal-snapshots</id>
<url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
<releases>
<enabled>false</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<name>Spring Milestones</name>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<name>Spring Snapshots</name>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<releases>
<enabled>false</enabled>
</releases>
</repository>
</repositories>
MCP Server 依赖有三种类型： * 标准输入/输出 （STDIO） ：spring-ai-starter-mcp-server
- Spring MVC（服务器发送的事件） ：spring-ai-starter-mcp-server-webmvc
- Spring WebFlux（响应式 SSE） ：spring-ai-starter-mcp-server-webflux
设置 MCP 配置信息
MCP Server 包含以下配置信息： 配置项 描述 默认值 enabled 启用/禁用 MCP 服务器 TRUE stdio 启用/禁用 stdio 传输 FALSE name 用于标识的服务器名称 mcp-server version 服务器版本 1.0.0 type 服务器类型 （SYNC/ASYNC） SYNC resource-change-notification 启用资源更改通知 TRUE prompt-change-notification 启用提示更改通知 TRUE tool-change-notification 启用工具更改通知 TRUE tool-response-mime-type （可选）每个工具名称的响应 MIME 类型。例如，将 mime 类型与工具名称相关联spring.ai.mcp.server.tool-response-mime-type.generateImage=image/pngimage/pnggenerateImage() - sse-message-endpoint Web 传输的 SSE 终端节点路径 /mcp/message 其中 MCP Server 又分为以下两种类型。 ##### 服务器类型
- 同步服务器 ：默认服务器类型，它专为应用程序中的简单请求-响应模式而设计。要启用此服务器类型，请在您的配置中设置。 激活后，它会自动处理同步工具规格的配置，spring.ai.mcp.server.type=SYNC。
- 异步服务器 ：异步服务器实现使用非阻塞作并针对非阻塞作进行了优化。要启用此服务器类型，请使用配置您的应用程序。此服务器类型会自动设置具有内置 Project Reactor 支持的异步工具规范，spring.ai.mcp.server.type=ASYNC。
编写 MCP Server 服务代码
编写天气预报查询伪代码： ``` import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool; import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Map;
@Service public class WeatherService {
@Tool(description = "根据城市名称获取天气预报")
public String getWeatherByCity(String city) {
Map<String, String> mockData = Map.of(
"西安", "晴天",
"北京", "小雨",
"上海", "大雨"
);
return mockData.getOrDefault(city, "抱歉：未查询到对应城市！");
}
}
#### 将服务暴露出去
@Bean public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) { return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build(); }
这样 MCP Server 就编写完成了。 ### 实现 MCP Client 代码编写
MCP Client 主要实现步骤如下： 1. 添加 MCP Client 相关依赖。
2. 设置配置信息。
3. 设置 ChatClient 对象（调用 MCP Server）。
4. 编写测试代码调用 MCP Server。
核心实现代码如下： ```
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class ClientController {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
@RequestMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "msg",defaultValue = "今天天气如何？") String msg) {
String response = chatClient.prompt()
.user(msg)
.call()
.content();
System.out.println("响应结果: " + response);
return response;
}
}
最终执行结果如下： 因为 MCP Server 只配置了 3 个城市，所以查询结果和预期相符： 想要获取完整案例的同学加V：vipStone【备注MCP】 ## 小结 到这里使用 Spring AI 就实现了 MCP Client 和 Server 的调用了，可以看出 MCP 的推出只是为了增强大模型的能力的，有了 MCP 协议之后，任何大模型就可以调用任意实现了 MCP Server 的服务了，这样就无线扩充了大模型的能力，为 AI 的发展提供了标准的协议和便利的对接。 本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site ，其中包含的内容有：场景题、并发编程、MySQL、Redis、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、JVM、设计模式、消息队列等模块。
