Spring AI MCP：让AI开发像“拼乐高”一样简单

最新推荐文章于 2025-07-24 17:23:02 发布

程序员职业指南

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文章标签： spring 人工智能 java kafka 分布式后端程序员

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java_beautiful/article/details/149546227

一、MCP是啥？——人工智能的"USB-C接口"

想象一下，你的大语言模型（LLM）是个天才画家，但它只会用自带的颜料作画。而MCP就是给这位画家配了个万能颜料盒，让TA能随时调用本地文件、数据库甚至云服务的"颜料"，这就是**模型上下文协议（Model Context Protocol）**的魔力！

1.1 协议界的变形金刚

打破数据孤岛：通过标准化接口连接数据库/GitHub/本地文件等数据源，让AI应用不再"吃百家饭"
双向安全通道：像特工接头一样加密传输数据，保护你的敏感文件不被偷窥
工具即插即用：支持同步/异步通信，开发AI应用就像组装乐高积木

（举个栗子🌰：用MCP开发的智能客服，能同时查数据库订单、读本地日志文件、调快递API，全程不需要写复杂连接代码！）

二、用法指南——5分钟上手指南

2.1 配置三件套

<!-- 添加魔法药水 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

# 设置AI管家参数
spring.ai.mcp.client.type=SYNC
spring.ai.mcp.client.request-timeout=30s

// 配置数据源导航图
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/data"]
    }
  }
}

（悄悄说🤫：用npx启动文件系统服务时，记得给足访问权限，否则会收获一堆Permission Denied大礼包）

三、实战案例——让AI帮你改公众号推文

3.1 场景设定

假设你是新媒体运营，需要AI审阅待发布的推文：

@Bean
public CommandLineRunner askForAdvice() {
    return args -> {
        String question = "mcp.txt这篇推文有什么改进建议？";
        System.out.println(chatClient.prompt(question).call().content());
    };
}

AI会自动通过MCP读取本地mcp.txt文件，给出类似这样的建议：

"建议在第三段增加表情包使用说明，现在的00后读者都是表情包星人~😜"

3.2 技术解剖

McpClient：像快递小哥一样在应用和MCP服务间传递数据
FunctionCallbacks：把MCP工具包装成Spring AI能理解的"技能卡"
ChatClient：负责和AI模型"唠嗑"，需要时触发技能卡

四、工作原理——协议界的"千层蛋糕"

4.1 架构分层

层级	功能	相当于
传输层	处理JSON-RPC通信	快递包装工
会话层	管理连接状态	物流调度员
客户端/服务层	实际业务处理	仓库管理员

4.2 核心流程

初始化：启动MCP服务进程（像召唤术一样调用npx）
工具发现：自动扫描可用的数据源和工具
请求处理：把"帮我读文件"翻译成MCP协议指令

（彩蛋🎉：同步模式像打电话需要等待，异步模式像发微信可以边等回复边干活）

五、横向PK——Spring AI vs LangChain4j

5.1 功能对决

维度	Spring AI	LangChain4j
流式对话	return chatModel.stream(msg)	需要5步配置+自定义传输协议
MCP集成	开箱即用Starter	手动创建Transport/Client
学习曲线	Spring开发者友好	适合硬核极客