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必看!SpringAI 轻松构建 MCP Client-Server 架构

作者:王磊
  • 2025-03-27
    陕西
  • 本文字数:3209 字

    阅读完需:约 11 分钟

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。

  2. 大模型通过 MCP 客户端发送请求。

  3. MCP 服务器接收指令。

  4. 调用对应工具(如数据库)执行。

  5. 返回结果给大模型。

  6. 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。

  2. 设置 MCP 配置信息。

  3. 编写 MCP Server 服务代码。

  4. 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>
复制代码


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:



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;
@Servicepublic 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!"); }
}
复制代码

将服务暴露出去

@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();}
复制代码


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;
@RestControllerpublic 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; }
}
复制代码


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。

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