Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型

Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型

随着人工智能技术的快速发展，如何将AI能力无缝集成到现有应用中成为开发者面临的重要挑战。Spring AI提供了强大的框架来简化AI集成过程，而Model Context Protocol (MCP)则为AI模型与外部工具交互提供了标准化协议。本文将深入探讨Spring AI与MCP的结合实践，帮助开发者构建功能强大的AI增强型应用。

一、MCP简介

Model Context Protocol (MCP)是一种标准化协议，使AI模型能够以结构化方式与外部工具和资源进行交互。它为大语言模型(LLM)提供了与外部世界交互的标准接口，支持多种传输机制，为不同环境提供灵活性。

MCP的核心功能：

1. 工具调用：允许AI模型发现并执行外部工具
2. 资源访问：通过标准化URI模板访问外部资源
3. 提示管理：处理提示模板和参数化提示内容
4. 文件系统访问：通过根目录限制安全访问文件系统
5. 结构化日志：提供标准化的日志记录机制

MCP通过多层架构实现，包括客户端/服务端层、会话层和传输层，确保消息的可靠传递和处理。它支持同步和异步通信模式，适用于各种应用场景。

二、Spring AI简介

Spring AI是Spring生态系统的最新成员，专注于简化AI工程的应用框架。它将Spring生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用到AI领域，促进使用POJO（普通Java对象）作为应用构建块。

Spring AI的主要特点：

1. 支持多种AI模型提供商：包括Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google和Ollama等，支持文本生成、嵌入、图像生成、音频处理等多种模型类型。
2. 可移植API：跨AI提供商的统一API，支持同步和流式API选项。
3. 结构化输出：将AI模型输出映射到Java对象。
4. 向量数据库支持：支持多种向量数据库提供商。
5. 工具/函数调用：允许模型请求执行客户端工具和函数。
6. 可观测性：提供AI相关操作的洞察。
7. 文档注入ETL框架：用于数据工程。
8. AI模型评估：帮助评估生成内容并防止幻觉响应。
9. ChatClient API：用于与AI聊天模型通信的流畅API。
10. Spring Boot自动配置：所有AI模型和向量存储的自动配置和启动器。

Spring AI MCP则是Spring AI生态系统的一部分，它扩展了MCP Java SDK，提供Spring Boot集成，包括客户端和服务器启动器，大大简化了MCP应用的开发。

三、MCP中SSE和stdio的区别

MCP支持两种主要的传输机制：SSE（Server-Sent Events）和stdio（标准输入/输出）。这两种机制各有优缺点，适用于不同的场景。

SSE（Server-Sent Events）

SSE是一种基于HTTP的单向通信技术，允许服务器向客户端推送数据。在MCP中，SSE传输主要用于分布式系统，支持远程访问和多客户端连接。

SSE的特点：

1. 基于HTTP：利用标准HTTP协议，无需特殊端口或协议。
2. 远程通信：支持不同物理机器之间的通信。
3. 多客户端支持：可以同时服务多个客户端。
4. 可扩展性：适合分布式系统和云部署场景。
5. 安全性：可以利用HTTPS等标准安全机制。

SSE的适用场景：

• 分布式系统架构
• 需要远程访问的应用
• 微服务之间的通信
• 多用户同时访问的系统
• 云部署环境

stdio（标准输入/输出）

stdio是一种进程内通信机制，通过标准输入和输出流进行数据传输。在MCP中，stdio传输主要用于本地集成，提供低延迟和简单的设置。

stdio的特点：

1. 进程内通信：直接通过进程的标准输入/输出流进行通信。
2. 低延迟：没有网络开销，响应更快。
3. 简单设置：无需配置网络端点或处理网络问题。
4. 单一客户端：通常用于一对一的客户端-服务器通信。
5. 本地执行：客户端和服务器在同一台机器上运行。

stdio的适用场景：

• 本地集成
• 单用户应用程序
• 命令行工具
• 需要低延迟的应用
• 开发和测试环境

二者详细对比

| 特性 | SSE | stdio |

|------|-----|-------|

| 通信方式 | 基于HTTP的单向通信 | 进程内标准输入/输出流 |

| 网络依赖 | 需要网络连接 | 不依赖网络 |

| 延迟 | 较高（受网络影响） | 较低（进程内通信） |

| 客户端数量 | 支持多客户端 | 通常单一客户端 |

| 部署复杂性 | 需要配置HTTP端点 | 简单，无需特殊配置 |

| 安全性考虑 | 需要考虑HTTP安全性 | 主要关注进程安全性 |

| 集成方式 | 远程服务集成 | 本地工具集成 |

| 扩展性 | 高（可以横向扩展） | 低（受限于本地资源） |

| 适用环境 | 分布式系统、微服务 | 本地应用、命令行工具 |

在Spring AI MCP中，可以根据应用需求选择适合的传输机制。对于需要远程访问的服务，SSE是更好的选择；而对于本地集成和低延迟要求的场景，stdio则更为合适。

四、Spring AI MCP实现示例

下面我们将通过实际代码示例，分别展示如何使用Spring AI MCP实现SSE和stdio两种传输方式。

4.1 环境准备

首先，我们需要添加Spring AI MCP相关依赖到项目中：

<!-- Spring Boot 依赖 -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
</parent>

<dependencies>
    <!-- Spring AI MCP 客户端核心依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
    
    <!-- WebFlux SSE传输实现（可选） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
    
    <!-- Spring Boot Web（用于SSE实现） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- Spring Boot WebFlux（用于WebFlux SSE实现） -->
    <depend