Spring AI MCP:让AI开发像“拼乐高”一样简单

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

  1. McpClient:像快递小哥一样在应用和MCP服务间传递数据
  2. FunctionCallbacks:把MCP工具包装成Spring AI能理解的"技能卡"
  3. 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

  1. 初始化:启动MCP服务进程(像召唤术一样调用npx)
  2. 工具发现:自动扫描可用的数据源和工具
  3. 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


六、避坑指南——前人踩过的坑

6.1 权限陷阱

  • 问题现象:AccessDeniedException满天飞
  • 解决方案:给MCP服务设置白名单路径,像给熊孩子划定活动区域

6.2 路径迷宫

  • 经典错误:开发环境运行正常,打包后路径找不到
  • 正确姿势:使用Paths.get(System.getProperty("user.dir"))动态获取路径

(血泪教训💧:某程序员因路径配置错误,让AI把系统文件当推文分析,差点引发事故)


七、最佳实践——老司机的3条忠告

7.1 安全第一

  • 使用@PreAuthorize注解控制工具访问权限
  • 定期更新@modelcontextprotocol/server-filesystem版本

7.2 性能优化

  • 异步模式处理耗时操作(如大型文件读取)
  • 设置合理超时时间避免线程阻塞

7.3 生态共建

  • 贡献自定义MCP Server到社区(比如开发个MCP版天气查询服务)
  • 关注Anthropic的协议更新动态

八、面试考点——大厂最爱问的3个问题

8.1 灵魂拷问

Q:MCP和传统Function Calling有什么区别? A:Function Calling像固定电话只能打给指定号码,MCP像智能手机可以安装各种APP

8.2 场景设计

Q:如何用MCP实现智能邮件助手? 参考思路:

  1. 开发MCP邮件服务端
  2. 注册"读取收件箱"/"发送邮件"等工具
  3. 通过ChatClient调用

8.3 故障排查

Q:MCP服务启动失败怎么处理? 检查清单: ✅ npx是否全局安装 ✅ 文件路径是否包含中文 ✅ 防火墙是否开放端口


九、总结展望——AI开发的"星辰大海"

随着MCP生态发展,未来可能会出现:

  • AI应用商店:直接安装MCP版翻译/绘图工具
  • 自动编排系统:根据需求自动组合MCP服务
  • 跨平台协作:Java写的服务被Python应用调用

### Spring AI MCP Java SDK 概述 Spring AI MCP 是一种基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Java 实现,旨在简化模型上下文协议的应用开发过程。通过该 SDK,开发者可以轻松构建支持 MCP 协议的服务端和客户端应用程序[^1]。 #### 核心功能 - **多传输选项**:支持多种通信方式,便于灵活集成到不同的技术栈中。 - **三层架构设计**: - **MCP 客户端**:负责向服务端发送请求并处理响应。 - **MCP 服务器**:提供 API 接口供客户端调用,并管理模型的上下文数据。 - **工具回调接口(ToolCallbackProvider)**:允许扩展自定义行为以适应特定需求[^2]。 --- ### 使用方法 以下是关于如何使用 Spring AI MCP Java SDK 构建服务端和客户端的具体指导: #### 1. 引入 Maven 依赖 在项目的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项来引入 Spring AI MCP SDK: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId> <version>1.0.0-M6</version> </dependency> ``` #### 2. 配置 YML 文件 创建或修改项目中的 `application.yml` 或 `application.properties` 文件,设置必要的参数。例如: ```yaml spring: ai: mcp: server-url: http://localhost:8080/mcp-server client-id: my-client-id secret-key: my-secret-key ``` #### 3. 编写服务端代码 服务端需要实现 ToolCallbackProvider 并将其注册到容器中。示例代码如下: ```java import org.springframework.ai.mcp.ToolCallbackProvider; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyToolCallbackProvider implements ToolCallbackProvider { @Override public String handleRequest(String requestPayload) { // 自定义逻辑处理接收到的数据 return "Response from tool callback provider"; } } ``` 同时,在控制器类中暴露 RESTful API 来接收来自客户端的请求: ```java import org.springframework.web.bind.annotation.*; @RestController @RequestMapping("/mcp-server") public class McpServerController { private final ToolCallbackProvider toolCallbackProvider; public McpServerController(ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) { this.toolCallbackProvider = toolCallbackProvider; } @PostMapping("/process") public String process(@RequestBody String payload) { return toolCallbackProvider.handleRequest(payload); } } ``` #### 4. 编写客户端代码 客户端可以通过简单的 HTTP 请求与服务端交互。下面展示了一个基本的 Controller 示例: ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @RestController @RequestMapping("/mcp-client") public class McpClientController { private final RestTemplate restTemplate; @Value("${spring.ai.mcp.server-url}") private String serverUrl; public McpClientController(RestTemplate restTemplate) { this.restTemplate = restTemplate; } @GetMapping("/send-request") public ResponseEntity<String> sendRequest() { String url = serverUrl + "/process"; String requestBody = "{\"key\":\"value\"}"; return restTemplate.postForEntity(url, requestBody, String.class); } } ``` --- ### 总结 Spring AI MCP 提供了一套完整的解决方案,帮助开发者快速搭建基于 MCP 协议的应用程序。无论是作为服务提供商还是消费者角色,都可以借助其强大的功能模块完成复杂的业务场景需求。
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