SpringAI+MCPServer+MCPClient快速入门

已于 2025-05-28 14:57:13 修改
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分类专栏： 混沌杂记 SpringBoot 文章标签： java spring 人工智能 nlp 语言模型
于 2025-05-28 14:47:47 首次发布
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SpringAI + MCPServer + MCPClient 快速入门编写大纲

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1. 介绍

本文通过使用免费的智普AI的glm-4-flash模型，设计并实现了一个智能问答系统。在该系统中，我们编写了一个工具接口，专门处理那些大模型无法解答的复杂问题，并将其集成到MCPServer中。MCPClient的Web端接口能够智能地判断何时使用智普AI的glm-4-flash模型，何时调用MCPServer的工具接口，从而确保在大模型无法处理的情况下，系统通过MCP实现高效的协调与问题解决。这一方案不仅提升了AI问答的能力，还能更灵活地应对多样化的用户需求。

1.1 目标

本文的主要目标是帮助开发者了解如何结合 SpringAI、MCPServer 和 MCPClient 来创建一个高效的分布式应用程序。通过这个快速入门指南，开发者将能够：

  • 迅速掌握这些组件的基本用法及如何将它们集成到实际项目中；
  • 理解各个模块之间的架构设计和通信流程；
  • 学习如何通过SpringAI 提供的人工智能服务来增强应用功能；
  • 轻松实现一个客户端-服务器模型，并使用 SpringAI 实现智能化服务。
1.2 技术栈概述
(一)SpringAI

SpringAI 是一个基于 Spring 框架的人工智能服务构建工具，旨在帮助开发者通过简单的配置和接口集成AI功能。无论是自然语言处理、图像识别还是其他类型的智能服务，SpringAI 都提供了一套简洁的API接口，支持与流行的AI平台（如OpenAI）无缝对接。开发者可以通过它轻松实现复杂的AI任务。

SpringAI特点：

AI 模型集成与管理
Spring AI 提供对多种 AI 模型的支持，包括聊天模型、文本生成、图像生成、语音识别与合成等，支持同步和流式 API 选项。
统一的 API 接口
框架提供跨 AI 提供商的可移植 API，支持 OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、ZhiPu等主流平台，简化了不同模型间的切换和集成。
向量数据库支持
Spring AI 支持多种向量数据库，如 Chroma、Milvus、PostgreSQL/PGVector、Redis、Weaviate 等，提供类似 SQL 的元数据过滤 API，方便进行高效的相似性搜索和数据存储。
函数调用与工具集成
框架支持模型调用外部函数和工具，允许模型在推理过程中访问实时数据或执行特定操作，增强了模型的实用性和灵活性。
结构化输出与 POJO 映射
Spring AI 支持将 AI 模型的输出映射到 Java POJO（Plain Old Java Object），实现结构化数据处理，方便与其他系统的集成。
提示词模板与检索增强生成（RAG）
框架提供提示词模板功能，支持检索增强生成（RAG）策略，将外部知识库与 AI 模型结合，提高生成内容的准确性和相关性。
自动配置与 Spring Boot 集成
Spring AI 与 Spring Boot 无缝集成，支持自动配置和启动器，使得 AI 功能的集成过程更加简便和高效。

(二)MCPServer

MCPServer 是一个提供具体功能的服务端程序，类似于一个工具箱，里面包含了各种工具，例如文件读写、数据库查询、API 调用等。这些工具能够使大型语言模型（LLMs）以标准化的方式访问外部服务或数据源。

主要职责：

  1. 提供工具：Server 定义并实现具体的工具（Tool），这些工具构成了 MCP 的核心功能。例如，它可以是天气查询接口、数学运算功能、数据分析工具等。
  2. 处理请求：当 MCP Client 发送请求时，Server 负责解析请求内容，并根据需求执行相应的操作。
  3. 返回结果：完成操作后，Server 将处理结果返回给 Client。这可能包括从数据库获取信息、调用第三方 API，或进行其他数据处理任务。
(三)MCPClient

MCPClient 如同大型语言模型（LLM）的遥控器，负责向 Server 发送指令并接收结果。它的角色是将自然语言指令翻译成 Server 能理解的请求格式。

主要职责：

  1. 构建请求：Client 根据用户输入或 LLM 的需求，构建符合 MCP 协议的请求。它需要理解用户的意图，并将其转化为 Server 可执行的具体命令。
  2. 与 Server 通信：一旦构建好请求，Client 会通过网络与 Server 建立连接并发送请求。通常，这一过程遵循 JSON-RPC 2.0 规范，以确保通信的标准化和一致性。
  3. 接收响应：在接收到 Server 的响应后，Client 负责解读这些信息，并将有用的结果反馈给用户或 LLM。
2. 环境准备

  • 3.1 软件要求

    • JDK 21+：建议使用 JDK 21 或更高版本，可以通过华为云镜像下载链接获取。
    • Spring Boot 3：推荐使用 Spring Boot 3.4.5 版本。Spring Boot 是一个非常流行的框架，能够简化 Java 后端应用的构建过程，自动配置和快速开发。
    • Maven 3.9.2：Maven 是一种强大的构建和项目管理工具，用于依赖管理、构建配置及项目生命周期管理。建议使用 Maven 3.9.2 版本。
    • IntelliJ IDEA 2024.3：这款IDE是目前最受开发者青睐的Java开发工具之一，具备强大的代码编辑与调试功能，能够极大地提高开发效率。
    • MySQL 8.0+：MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，8.0 版本具有更高的性能和更强的特性支持。
    • Mybatis-Plus 3.5.12：这是 Mybatis 的增强工具，能够简化数据库操作，并提高代码的可维护性。3.5.12 版本是本项目所推荐的版本。

  • 3.2 安装步骤

    1. 安装 Java 开发环境

    • 首先，下载并安装 JDK 21+，确保系统的环境变量已经配置好，例如 JAVA_HOME 和 PATH，这样 Java 可以在命令行中直接调用。

    • 安装完成后，通过执行以下命令验证是否成功安装：

    java -version

    输出应该显示 JDK 的版本信息。

    1. 配置 Spring Boot 项目

    • 使用IntelliJ IDEA打开或创建一个新的 Spring Boot 项目。可以通过以下步骤快速创建 Spring Boot 项目：

      • 打开 IntelliJ IDEA，选择 File -> New Project。

    • 在项目类型中选择 Spring Initializr，并根据项目需求配置相关的参数。

    • 完成项目初始化后，选择正确的 Spring Boot 版本（3.4.5 推荐版本）。

    1. 添加必要的依赖项

    在 pom.xml 文件中添加项目所需的依赖项，主要包括：

    • spring-boot-starter-web：提供构建 Web 应用的基础功能，支持 RESTful 风格的 Web 服务。
    • spring-retry：用于支持自动重试机制，可以帮助应用在失败时进行重试，确保应用的高可用性。
    • spring-cloud：提供 Spring Cloud 的相关组件，适合微服务架构的开发。
3. 项目创建结构
两个模块  mcp-client  和 mcp-server
├─mcp-client
│  ├─src
│  │  └─main
│  │      ├─java
│  │      │  └─com
│  │      │      └─gt
│  │      │          └─demo
│  │      │              └─mcpclient
│  │      │                  ├─ai
│  │      │                  ├─controller
│  │      │                  ├─domain
│  │      │                  ├─mapper
│  │      │                  ├─service
│  │      │                  │  └─impl
│  │      │                  └─utils
│  │      └─resources
└─mcp-server
    ├─src
    │  └─main
    │      ├─java
    │      │  └─com
    │      │      └─gt
    │      │          └─demo
    │      │              └─mcpserver
    │      │                  ├─ai
    │      │                  ├─controller
    │      │                  ├─domain
    │      │                  ├─mapper
    │      │                  ├─proxy
    │      │                  ├─service
    │      │                  │  └─impl
    │      │                  └─utils
    │      └─resources
4. 工程核心代码
  • 4.1 MCPServer Pom依赖
        <properties>
        <java.version>21</java.version>
        <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
     </properties>
     <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>${hutool-all.version}</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <version>${mysql.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
            <version>${mybatis-plus.version}</version>
        </dependency>
       </dependencies>
	```


   - 4.2 **MCPServer Properties配置**
     
```properties
     # 服务名称
     spring.application.name=mcp-server
     # 服务运行使用端口
     server.port=8081
     # MySQL数据库配置
     spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test_admin_123?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8&autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true&nullCatalogMeansCurrent=true
     spring.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
     spring.datasource.username=guotong
     spring.datasource.password=123456
     spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=5
     # MyBatis
     # mapper.xml 位置
     mybatis-plus.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
     # 实体类位置
     mybatis-plus.type-aliases-package=com.example.entity
     # mybatis-plus的sql日志
     mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl
     # 下划线转驼峰自动
     mybatis-plus.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
     # 逻辑删除
     mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0
     mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-field=isDel
     mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value=2
     -# thymeleaf 模板引擎
     -# 禁用缓存-开发的时候
     spring.thymeleaf.cache=false
     # s
     spring.thymeleaf.encoding=utf-8
     sys.conf.file.path=D:/conf
     window.dev.file.path=D:/csp
     # mcp服务配置
     spring.ai.mcp.server.name=mcp-server
     spring.ai.mcp.server.version=1.0.0
     spring.ai.mcp.server.description=AI服务
     spring.ai.mcp.server.type=async
     spring.ai.mcp.server.sse-message-endpoint=/mcp/messages
     ```
     
   - 4.3 **MCPServer 模型工具接口**
```java
    @Component
    @Slf4j
    public class McpToolService {
    @Resource
    private SysUserMapper sysUserMapper;

    @Tool(description = "根据传入用户名称获取AiGodLike系统用户信息接口")
    public String getAiGodLikeUserInfoByName(@ToolParam(description = "隔壁老郭系统的用户名称(mack,jay,hans)") String userName) {
        log.info("隔壁老郭系统用户名称:{}", userName);
        List<SysUser> sysUserList = sysUserMapper.selectList(Wrappers.lambdaQuery(SysUser.class).like(SysUser::getUserName, userName));
        log.info("隔壁老郭系统用户信息:{}", sysUserList);
        return "隔壁老郭系统用户-王八蛋" + sysUserList;
    }

}
  • 4.4MCPServer 注册工具接口
    /**
     * @author makejava
     */
    @SpringBootApplication
    @MapperScan("com.gt.demo.mcpserver.mapper")
    public class McpServerApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);
        }
    
        @Bean
        public ToolCallbackProvider aiGodLikeUserInfoByNameTools(McpToolService mcpToolService) {
            return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(mcpToolService).build();
        }
    
    
    }
    ```
  - 4.5 **MCPClient Pom配置**
    
```xml
   <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
       </dependency>
       <!--糊涂万能工具箱-->
       <dependency>
           <groupId>cn.hutool</groupId>
           <artifactId>hutool-all</artifactId>
           <version>${hutool-all.version}</version>
       </dependency>
       <!--流式响应式-->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.ai</groupId>
           <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
           <version>${spring-ai.version}</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>
       <!--MCP客户端-->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.ai</groupId>
           <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
           <version>${spring-ai.version}</version>
       </dependency>
       <!--智普AI-->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.ai</groupId>
           <artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId>
           <version>${spring-ai.version}</version>
       </dependency>
       <!--Mysql数据库-->
       <dependency>
           <groupId>com.mysql</groupId>
           <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
           <version>${mysql.version}</version>
       </dependency>
       <!--lombok--><!---->
       <dependency>
           <groupId>org.projectlombok</groupId>
           <artifactId>lombok</artifactId>
           <version>${lombok.version}</version>
       </dependency>
       <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.retry/spring-retry -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.retry</groupId>
           <artifactId>spring-retry</artifactId>
           <version>2.0.12</version>
       </dependency>
       <!--mybatis-plus--><!---->
       <dependency>
           <groupId>com.baomidou</groupId>
           <artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
           <version>${mybatis-plus.version}</version>
       </dependency>
   </dependencies>
  • 4.5 MCPClient application.properties
# 服务名称
spring.application.name=mcp-client

# 服务运行使用端口
server.port=8082

# MySQL数据库配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test_admin_123?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8&autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true&nullCatalogMeansCurrent=true
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.username=guotong
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=5


# MyBatis

# mapper.xml 位置
mybatis-plus.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
# 实体类位置
mybatis-plus.type-aliases-package=com.example.entity
# mybatis-plus的sql日志
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl
# 下划线转驼峰自动
mybatis-plus.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
# 逻辑删除
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-field=isDel
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value=2


# thymeleaf 模板引擎
# 禁用缓存-开发的时候
spring.thymeleaf.cache=false
# s
spring.thymeleaf.encoding=utf-8
sys.conf.file.path=D:/conf
window.dev.file.path=D:/csp

spring.ai.mcp.client.enabled=true
spring.ai.mcp.client.name=my-mcp-client
spring.ai.mcp.client.version=1.0.0
spring.ai.mcp.client.request-timeout=30s
spring.ai.mcp.client.type=SYNC
spring.ai.mcp.client.sse.connections.server1.url=http://localhost:8081

spring.ai.zhipuai.api-key=0baf0413c6c0c6b0d011ae8489a2c9c0.ejfhVbF6Z653Cy1I
spring.ai.zhipuai.base-url=https://open.bigmodel.cn/api/paas
spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=glm-4-flash
spring.ai.zhipuai.chat.options.model=glm-4-flash
spring.ai.zhipuai.chat.options.temperature=0.7
  • 4.5 MCPClient 调用AI模型问答
         /**
          * AI---式调用问答
          */
         @RequestMapping(value = "/jsonToSay", method = RequestMethod.GET)
         public String jsonToSay(@RequestParam String question) {
             var chatClient = chatClientBuilder
                     .defaultTools(toolCallbackProvider)
                     .build();
             System.out.println("=== 聊天模式已启动（=====");
             // 调用 AI 并打印回复
             String content = chatClient.prompt(question).call().content();
             System.out.println("\n>>> AI 回复: " + content);
             return content;
         }
5. 运行与测试
  • 5.1 启动Spring Boot应用
    • 运行MCPServer和MCPClient应用程序。
      在这里插入图片描述关键会打印：MCPClient 注册到MCPServer上了

2025-05-28T14:41:46.290+08:00 INFO 1828 — [mcp-server] [nio-8081-exec-5] i.m.server.McpAsyncServer : Client initialize request - Protocol: 2024-11-05, Capabilities: ClientCapabilities[experimental=null, roots=null, sampling=null], Info: Implementation[name=my-mcp-client - server1, version=1.0.0]

  • 5.2 测试API调用
    • 使用Postman或类似工具向MCPClient发送请求，验证服务器和AI服务是否正常工作。
    • 问一个不会协调去掉MCPServer工具的问题，全都是走大模型完成回答在这里插入图片描述
    • 问一个大模型完成回答不了的，满足MCPServer工具的语义的问题，走MCPServer工具
    • 在这里插入图片描述

NICE JAVA的 MCP+AI全线路打通

Spring AI 与 MCP Client - Server 架构巧妙融合
wjianwei666的专栏
04-23 279
到这里，我们已经全面地了解了如何使用 Spring AI 构建 MCP Client - Server 架构。从基础环境搭建，到服务器端与客户端的构建，再到性能优化、安全加固，每一步都为我们打造强大而灵活的应用系统奠定了坚实基础。
【LLM大模型技术专题】「入门到精通系列教程」基于MCP协议实现集成AI服务开发实战指南（上）
世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。
06-03 114
MCP（即模型上下文协议，Model Context Protocol）是一个开放协议，【明确了】应用程序与AI模型之间交换上下文信息的具体方式，并且【规范了】应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文，提供了一种统一的方式将AI模型连接到不同的数据源和工具，它定义了统一的集成方式。服务启动之后，会自动调用CommandLineRunner对象的方法，同时注入对应的ToolCallbackProvider，属于Server方的对象，进行执行对应的，得到结果。
MCP协议是什么？MCP入门实战
欢迎来到空说的博客
06-29 1828
MCP协议：增强AI与外部系统交互的开放标准 MCP（Model Context Protocol）是一种类似"USB-C接口"的开放协议，旨在标准化AI与外部工具和数据的交互方式。其核心采用客户端-服务器架构，通过SDK实现三层通信：客户端/服务器层、会话层和传输层。MCP提供六大核心功能，其中最实用的是"Tools"工具调用功能，使AI能执行外部操作。使用方式包括通过云平台（如阿里云百炼）或本地运行MCP服务，支持多种客户端软件和编程语言集成。
Spring AI+MCP强强联合：三步打造智能体开发王炸组合！
2401_84206094的博客
04-16 1494
注意，它连接的不是物理设备，而是AI模型和外部的数据源、工具等。有了MCP，AI模型就能更方便地获取外部的信息，完成更多的任务。比如，通过MCP，AI模型可以操作电脑读写文件，或者模拟浏览器操作等。
Model Context Protocol (MCP) 简介
AI天才研究院
05-11 284
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型（LLMs）提供上下文。MCP 类似于 AI 应用的 USB-C 接口，提供了一种标准化的方式，将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。MCP 的核心架构采用客户端-服务器模式，主机应用程序可以连接到多个服务器，访问本地和远程数据源。MCP 提供了预构建的集成、灵活的 LLM 供应商切换以及数据安全的最佳实践。开发者可以根据需求选择快速入门指南，构建自己的服务器或客户端，或使用预构建的服务器。MCP
王炸！Spring AI+MCP 三步实现智能体开发
m0_59164520的博客
04-22 1132
模型上下文协议是一种标准化协议，它让大模型能够更容易地和外部的数据、工具连接起来。你可以把MCP想象成一个通用的插头或者接口，就像USB-C一样，不管是什么设备，只要插上这个接口，就能和电脑、充电器等连接起来。注意，它连接的不是物理设备，而是AI模型和外部的数据源、工具等。有了MCP，AI模型就能更方便地获取外部的信息，完成更多的任务。比如，通过MCP，AI模型可以操作电脑读写文件，或者模拟浏览器操作等。
SpringAI + MCPServer + MCPClient 快速入门示例
05-28
MCPClient的Web端接口能够智能地判断何时使用智普AI的glm-4-flash模型，何时调用MCPServer的工具接口，从而确保在大模型无法处理的情况下，系统通过MCP实现高效的协调与问题解决。这一方案不仅提升了AI问答的能力，...
使用SpringAOP自定义权限控制注解
青衫客36的博客
07-10 404
本文通过自定义注解对 Controller 层的方法实现访问控制，其核心原理是基于 Spring AOP 的面向切面编程机制。系统在运行时由 Spring 生成目标类的动态代理对象，在方法执行前织入权限校验逻辑，从而实现对用户访问权限的统一拦截与验证，确保接口调用符合预设的安全规则。
WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御
LIU6636LIU的博客
07-10 285
WebLogic作为企业级Java应用服务器，提供应用部署、事务管理、集群负载等核心功能，广泛应用于金融、电信等关键领域。该服务器存在T3/IIOP反序列化、未授权访问等高危漏洞，攻击者可实现远程代码执行、服务器控制（删库/后门）、数据窃取、挖矿及内网渗透等危害。典型攻击流量具有特定协议特征。防御建议包括：禁用高危协议、及时补丁更新、配置WAF、加强流量监控和实施最小权限原则，以保障系统安全。
垃圾收集器-Serial
最新发布
持续输出Java相关知识
07-13 356
Serial 垃圾收集器是 HotSpot JVM 中一种单线程、stop-the-world的垃圾收集器，适用于客户端应用或内存受限环境。它同时管理年轻代和老年代：年轻代使用复制算法高效处理短生命周期对象，老年代采用标记-整理算法 回收长生命周期对象。 其主要优势在于简单性和低开销，适合小型应用或无需多线程的场景。由于单线程设计，它在资源占用上非常轻量，内存足迹小。然而，这也带来局限性：暂停时间较长，不适合大型或对延迟敏感的应用。
手把手带你玩转 Nacos 3.0_从架构升级到实战部署全解析
九天的专栏
07-13 659
- **服务注册与发现**：如何让服务实例自动注册并被其他服务发现？ - **配置集中管理**：如何实现不同环境（开发/测试/生产）下的配置统一管理？ - **服务健康检查**：如何及时发现宕机节点并剔除？ - **负载均衡与路由策略**：如何根据业务需求智能地分发请求？ - **安全性保障**：如何防止未授权服务接入？如何确保通信安全？ Nacos 正是为了解决这些痛点而诞生的开源项目，它不仅是一个服务注册中心，还是一个功能强大的配置管理中心。
【Java EE初阶 --- 文件】文件操作和IO
optimistic_chen的博客
07-12 961
至此，以创建多线程到多线程安全就到此为止了。这篇博客将介绍计算机输入输出的相关知识，我任务这块内容主要以计算机硬件为主，如果要理解大部分IO，就要对计算机硬件有较为深刻的认识。
Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot
shenxiaomo1688的博客
07-12 202
一、在Maven中引入依赖。
java常见排序算法的实现（上篇）
water_proof_的博客
07-13 589
我们现在有一组数组 elem { 5 ，18，7，21，9 } ，我们现在想将他按从小到大的顺序排列，在直接插入排序中，我们将用到三个变量 j，i，tem。i 将初始化为下标为 1 的值，tem 将初始化为下标为 i 的值，j 初始化为下标为 i - 1 的值。以上准备工作就完成了，我们将 j 的值与 tem 的值来比较，如果 j 的值大于 tem 的值，我们就令 elem[ j +1 ] = elem[ j ];
PlantUML 在 IDEA 中文版中的安装与使用指南
hy行者勇哥的博客
07-09 696
本文详细介绍了如何在 IntelliJ IDEA 中文版环境中安装和使用 PlantUML 插件，通过图文结合的方式，帮助零基础用户快速掌握 UML 图表的创建方法。内容涵盖插件安装、环境配置、文件创建、代码编写、图表生成等核心步骤，并针对常见问题提供解决方案。特别新增了 "自动生成类图" 的详细教程，帮助用户通过 Java 代码快速生成 UML 类图。
7. JVM类加载器与双亲委派模型
weixin_73692078的博客
07-12 550
Java类加载器是JVM的核心组件，负责将字节码文件加载为Class对象。主要包含启动类加载器（加载核心库）、扩展类加载器（加载ext目录）、应用类加载器（加载classpath）和自定义类加载器。双亲委派模型是其工作机制：加载请求先委托父加载器处理，父类无法完成时才由子类处理。该机制确保核心API安全、避免重复加载，保证类唯一性和类型安全。Java9后目录结构简化，不再单独保留jre目录。
Python contextvars：跨异步任务的上下文管理利器
fydw_715的博客
07-09 642
在构建复杂的应用程序，尤其是 Web 服务和并发系统时，我们经常面临一个共同的挑战：如何将某些“隐式”的上下文信息（如请求 ID、用户信息、数据库事务对象）在程序的调用链中传递下去，以便在任意深度的函数中都能方便地访问？它提供了一种在异步任务（以及其他执行上下文）之间安全隔离和传递上下文数据的优雅机制，真正实现了“一次设置，处处可用”。，你就能在复杂的并发程序中，以一种优雅、解耦且无侵入的方式来管理和传递上下文状态，显著提升代码的可读性和可维护性。上下文中运行代码，而不会影响当前的上下文。
计算机毕业设计springboot的校园二手交易平台 基于SpringBoot的高校闲置物品在线交易系统 面向校园的二手商品智能管理平台
sheji8609的博客
07-13 857
随着移动互联网与绿色消费理念的普及，高校师生对“低成本、高效率、环保型”校内交易场景的需求日益强烈。传统的布告栏、微信群发布信息不仅碎片化严重，还存在信息真伪难辨、交易安全无保障等痛点。于是，我们决定利用SpringBoot+Vue+MySQL技术栈，打造一套轻量级、高并发、易维护的校园闲置物品交易系统，把线下低效的交易流程全部搬到线上，实现“人—货—场”数字化闭环。 系统核心功能一览 登录注册：账号密码、验证码、找回密码 个人信息维护：头像、昵称、性别、手机、收货地址、余额充值 用户管理：增删改查、启用/
使用springai搭建mcpserver和mcpclient，当mcpclient调用mcpserver、我希望返回mcpserver的原始数据，我该如何修改
07-09
<think>首先，用户的问题是关于在Spring AI中配置MCP Server和MCP Client，以使客户端在调用服务端时获取服务端的原始响应数据。用户提到参考了站内引用[1]和[2]，这些是关于Spring AI Alibaba框架的配置指南。 关键点： - 用户希望MCP Client调用MCP Server后返回原始数据。 - 引用[1]提供了客户端配置示例，包括application.yml中的设置。 - 引用[2]讨论了Spring AI + MCP Client的配置和使用。 我需要确保回答符合系统级指令： - 行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 回答结构： 1. **理解需求**：解释用户的问题，即如何配置以获取原始响应数据。 2. **配置步骤**： - 服务端配置：如何设置MCP Server以返回原始数据。 - 客户端配置：修改客户端以接收原始数据。 3. **代码示例**：提供YAML或代码片段。 4. **常见问题**：讨论可能的问题和解决方案。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 从引用中提取信息： - 引用[1]：客户端配置包括`enabled`, `name`, `version`, `type`, `stdio`, `sse`等。SSE配置指定了服务端URL。 - 引用[2]：介绍了MCP是什么，配置方式等。MCP可能代表某种通信协议。 用户提到“返回MCP Server的原始数据”，所以我需要关注如何配置客户端以不处理数据，直接返回原始响应。 在Spring AI中，MCP可能涉及AI模型调用。原始数据可能指的是服务端响应的JSON或其他格式的数据，而不是解析后的对象。 步骤： 1. **服务端配置**：确保MCP Server返回原始数据。这可能在服务端代码中实现，比如设置响应类型。 2. **客户端配置**：在客户端，配置为不解析响应，直接获取字符串或原始字节。 在引用[1]的配置中： ```yaml spring: ai: mcp: client: enabled: true name: mcp-client version: 1.0.0 type: SYNC stdio: servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json sse: connections: server1: url: http://localhost:8080/mcp ``` 这里使用SSE（Server-Sent Events）或标准IO。用户可能需要在客户端配置中指定如何处理响应。 在Spring AI中，可能有设置来禁用自动解析。例如，在调用AI服务时，可以配置为返回原始响应。 假设MCP Client使用RestTemplate或类似机制，可以配置为返回String而不是对象。 在配置文件中，可能没有直接选项。需要代码级别修改。 用户说“配置”，所以我应该提供配置文件和代码建议。 可能的解决方案： - 在客户端，使用低级HTTP客户端直接获取响应体。 - 在Spring AI配置中，设置一个标志来返回原始数据。 回顾引用[2]，它说“配置方式、代码实现、扩展机制”，所以我需要结合配置和代码。 生成回答： - 介绍：简述问题。 - 步骤： - 服务端：确保返回原始数据（可能需要服务端代码修改）。 - 客户端：配置为接收原始数据（如使用`type: ASYNC`或自定义回调）。 - 示例：提供YAML和Java代码。 - 引用：在相关部分添加[^1]或[^2]。 相关问题： - 如何自定义MCP Client的响应处理？ - MCP Server如何配置以返回不同格式的数据？ - 如何处理MCP通信中的错误？ 确保回答真实可靠：基于Spring AI文档，但用户提供了引用，所以我应基于这些。 最终回答结构： 1. 理解需求 2. 服务端配置建议 3. 客户端配置修改 4. 代码示例 5. 常见问题 6. 相关问题</think>### 在Spring AI中配置MCP Server和Client以获取原始响应数据 用户的问题核心是：**如何配置MCP Client在调用MCP Server后直接返回服务端的原始响应数据（如未经解析的JSON或文本）**。这通常需要调整客户端配置和代码逻辑，避免Spring AI的自动数据转换。以下是逐步解决方案，基于Spring AI Alibaba框架的MCP组件（参考引用[1][2]）。 #### 1. **理解需求背景** - MCP（Model Communication Protocol）是Spring AI中用于AI模型调用的通信协议。 - 默认情况下，MCP Client会自动解析服务端响应（如转换为Java对象）。但用户需要原始数据（如HTTP响应体），需禁用自动解析[^1][^2]。 - 关键配置点： - **服务端**：确保返回原始数据（如设置HTTP响应头）。 - **客户端**：修改配置和代码，直接获取响应字符串或字节。 #### 2. **MCP Server配置** 服务端需确保响应为原始格式（如`application/json`），不进行额外封装。在Spring Boot应用中： - **代码示例**（Controller层）： ```java import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.http.ResponseEntity; @RestController public class McpServerController { @PostMapping("/mcp") public ResponseEntity<String> handleRequest(@RequestBody String rawRequest) { // 模拟服务端逻辑：直接返回请求体作为原始响应 return ResponseEntity.ok() .header("Content-Type", "application/json") // 确保原始格式 .body(rawRequest); // 返回原始字符串 } } ``` - **要点**： - 使用`ResponseEntity<String>` 直接返回字符串响应。 - 设置`Content-Type` 头（如`application/json`），避免客户端误解数据。 #### 3. **MCP Client配置修改** 客户端需跳过自动解析，直接获取原始响应。修改`application.yml` 并添加自定义代码。 - **配置文件调整**（`application.yml`）： 引用[1]中的客户端配置为基础，添加自定义处理逻辑： ```yaml spring: ai: mcp: client: enabled: true name: mcp-client version: 1.0.0 type: SYNC # 同步模式便于获取原始响应 stdio: servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json sse: connections: server1: url: http://localhost:8080/mcp # 服务端地址 # 添加自定义属性（可选） raw-response: true # 自定义标志，需代码支持 ``` 注意：`type: SYNC`（同步模式）更易处理原始数据；`ASYNC` 需回调函数[^1]。 - **自定义客户端代码**： 扩展MCP Client，覆盖响应处理方法： ```java import org.springframework.ai.mcp.client.McpClient; import org.springframework.ai.mcp.client.McpResponse; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; import reactor.core.publisher.Mono; public class RawDataMcpClient extends McpClient { @Autowired private WebClient webClient; // 使用WebClient获取原始响应 public Mono<String> callServerRaw(String requestBody) { return webClient.post() .uri(getSseConfig().getConnections().get("server1").getUrl()) // 从配置读取URL .bodyValue(requestBody) .retrieve() .bodyToMono(String.class); // 直接返回字符串响应 } // 示例调用方法 public String getRawResponse(String input) { return callServerRaw(input).block(); // 同步获取结果 } } ``` **说明**： - 使用`WebClient`（Spring WebFlux）代替默认客户端，通过`bodyToMono(String.class)` 获取原始字符串。 - 注入`WebClient` Bean需在配置类中定义（如`@Bean public WebClient webClient() { return WebClient.create(); }`）。 - 若需保留MCP协议，可重写`McpClient`的`execute` 方法，返回未解析的`McpResponse` 对象。 #### 4. **常见问题与解决** - **问题1：客户端仍解析数据** 原因：默认`McpClient` 自动转换响应。 解决：确保使用自定义客户端类（如上），或设置`spring.ai.mcp.client.response-handler` 为自定义处理器。 - **问题2：服务端响应格式错误** 原因：服务端未返回纯文本/JSON。 解决：服务端添加`Content-Type` 头（见步骤2），或客户端处理二进制数据（如`bodyToMono(byte[].class)`）。 - **性能考虑**：同步模式（`SYNC`）简单但阻塞；异步模式（`ASYNC`）需回调函数处理原始数据[^1][^2]。 #### 5. **验证步骤** 1. 启动MCP Server（确保Controller返回原始数据）。 2. 客户端调用`getRawResponse` 方法： ```java @Autowired private RawDataMcpClient rawDataClient; public void testCall() { String rawRequest = "{\"input\": \"Hello MCP\"}"; String rawResponse = rawDataClient.getRawResponse(rawRequest); System.out.println("原始响应: " + rawResponse); // 输出未解析数据 } ``` 3. 预期输出：服务端返回的原始JSON字符串。 此方案基于Spring AI的扩展性实现，确保数据流未经修改[^1][^2]。如需进一步优化，可结合MCP的扩展机制（如自定义`McpResponseParser`）。
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