Spring Boot 2改造MCP服务实战

Spring Boot 2实现MCP服务改造

什么是MCP服务及其重要性

MCP(Model Calling Protocol)是一种专为大型AI模型设计的协议,旨在标准化模型与外部服务的交互方式。采用MCP协议可以确保接口兼容性、提升调用效率,并支持复杂的AI任务编排。在Spring Boot 2中改造原有接口为MCP服务,能够无缝对接大模型的输入输出规范。

改造前的准备工作

检查现有Spring Boot 2项目的依赖版本,确保Spring Web和Jackson库已集成。MCP服务通常要求接口支持JSON序列化、异步处理和标准化错误响应。在pom.xml中添加必要的依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.13.1</version>
</dependency>

定义MCP标准请求响应结构

MCP协议要求请求体包含input_data字段和parameters元数据,响应体需包裹在result字段中。创建通用DTO类:

public class MCPRequest<T> {
    private T input_data;
    private Map<String, Object> parameters;
    // getters/setters
}

public class MCPResponse<T> {
    private T result;
    private String error;
    // getters/setters
}

改造Spring Boot控制器

将原有@RestController接口封装为MCP格式。示例代码展示文本处理接口的改造:

@PostMapping("/mcp/text-process")
public MCPResponse<String> processText(@RequestBody MCPRequest<String> request) {
    String originalText = request.getInput_data();
    Map<String, Object> params = request.getParameters();
    
    try {
        String processedText = textService.transform(originalText, params);
        return new MCP
<think>我们正在讨论SpringAI中的多模型控制器(MCP)的使用。根据用户的问题,他想要一个使用指南和操作实战教程。我们将结合之前的引用内容,特别是引用[1]中提到的MCPStarter的依赖配置,以及引用[2]中关于环境准备的信息。首先,我们需要明确MCP(Multi-modelController)的作用:它允许开发者在同一个应用中轻松切换和调用不同的AI模型(如DeepSeek、OpenAI等),而无需修改核心业务代码。接下来,我们将按照以下步骤进行:1.环境准备2.添加依赖3.配置MCP和模型API密钥4.编写代码示例5.运行和测试###环境准备根据引用[2],我们需要:-Java17或更高(推荐Java21)-SpringBoot3.2.x或更高-DeepSeekAPI密钥(或其他支持的模型API密钥)###添加依赖在项目的`pom.xml`中添加MCPStarter依赖(如引用[1]所示):```xml<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-mcp-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>```###配置MCP和模型API密钥在`application.yml`(或`application.properties`)中配置MCP和模型。这里以DeepSeek为例:```yamlspring:ai:mcp:enabled:trueproviders:deepseek:api-key:YOUR_DEEPSEEK_API_KEY#其他模型特定配置(可选)#全局配置(可选)```###编写代码示例使用MCP的核心是注入`AiClient`,然后通过它来调用模型。MCP会根据配置自动路由到指定的模型。创建一个简单的控制器:```javaimportorg.springframework.ai.client.AiClient;importorg.springframework.ai.client.AiResponse;importorg.springframework.ai.prompt.Prompt;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublicclassAiController{privatefinalAiClientaiClient;publicAiController(AiClientaiClient){this.aiClient=aiClient;}@GetMapping("/ask")publicStringask(@RequestParamStringquestion){Promptprompt=newPrompt(question);AiResponseresponse=aiClient.generate(prompt);returnresponse.getGeneration().getText();}}```###运行和测试启动SpringBoot应用,访问`http://localhost:8080/ask?question=你的问题`,即可看到模型返回的回答。###多模型切换如果想在同一个应用中使用多个模型,可以在配置中指定多个提供者,并在代码中通过`AiClient`的特定方法(如指定模型名称)来调用。例如:```yamlspring:ai:mcp:providers:deepseek:api-key:YOUR_DEEPSEEK_API_KEYopenai:api-key:YOUR_OPENAI_API_KEY```然后在代码中,可以通过设置提示的选项来指定模型:```javaPromptprompt=newPrompt(question,Map.of("model","deepseek"));//或"openai"```###注意事项-确保API密钥正确,并且网络可以访问模型服务。-MCPStarter会自动配置`AiClient`,因此无需手动创建。-详细配置和高级用法可参考SpringAI官方文档。§§相关问题§§1.如何在SpringAI中同时配置多个AI模型提供者?2.如何通过MCP实现模型调用的负载均衡或故障转移?3.在使用DeepSeek模型时,有哪些特殊的配置参数需要注意?</think>### Spring AI 多模型控制器(MCP)使用指南与实战 #### 一、MCP 核心概念 多模型控制器(MCP)是 Spring AI 的核心组件,它提供统一的接口管理多个 AI 模型(如 DeepSeek、OpenAI 等),支持动态切换模型、请求路由和负载均衡。其核心优势在于**解耦业务代码与模型实现**,只需通过标准 API 调用,无需关注底层模型差异[^1]。 #### 二、环境配置(实战步骤) ##### 1. 添加 MCP 依赖 ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-mcp-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> ``` ##### 2. 配置模型密钥 在 `application.yml` 中配置 DeepSeek 和其他模型: ```yaml spring: ai: mcp: providers: deepseek: api-key: YOUR_DEEPSEEK_API_KEY # 官网申请 endpoint: https://api.deepseek.com/v1 openai: api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx default-provider: deepseek # 设置默认模型 ``` #### 三、代码实战 ##### 场景1:基础对话服务 ```java @RestController public class ChatController { @Autowired private AiClient aiClient; // MCP 自动注入的统一客户端 @PostMapping("/chat") public String generate(@RequestBody String prompt) { // 调用当前激活的模型(默认DeepSeek) return aiClient.generate(prompt); } } ``` **测试请求**: ```bash curl -X POST http://localhost:8080/chat -d "用Java实现快速排序" ``` ##### 场景2:动态切换模型 ```java @Service public class ModelService { @Autowired private ModelRouter modelRouter; public String switchModel(String modelId, String prompt) { // 动态切换到指定模型 AiResponse response = modelRouter.route(modelId) .generate(new Prompt(prompt)); return response.getGeneration().getContent(); } } ``` **调用示例**: ```java switchModel("openai", "解释量子计算"); // 实时切换至OpenAI ``` ##### 场景3:多模型负载均衡 ```yaml # 在配置中启用负载均衡 spring: ai: mcp: routing-strategy: load_balance # 轮询策略 ``` ```java // 自动均衡请求到不同模型 aiClient.generate("多模型负载测试"); ``` #### 四、高级功能 1. **请求拦截器** 自定义预处理逻辑: ```java @Bean public AiClientInterceptor loggingInterceptor() { return (prompt, attributes) -> { System.out.println("发送请求: " + prompt.getContents()); return prompt; }; } ``` 2. **模型性能监控** ```java @Autowired private ModelMetrics modelMetrics; public void printMetrics() { modelMetrics.getProviderStats("deepseek") .forEach((k, v) -> System.out.println(k + ": " + v)); } ``` 输出示例:`response_time_ms: 420 | tokens_used: 1050` #### 五、调试技巧 1. **查看激活模型** ```bash curl http://localhost:8080/actuator/aimodels ``` 2. **强制指定模型** 请求头添加:`X-AI-Provider: openai` > **最佳实践**:生产环境中建议配置**模型降级策略**,当主模型不可用时自动切换备用模型[^2]。
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