【AI智能体】Spring AI MCP 从使用到操作实战详解

目录

一、前言

二、MCP 介绍

2.1 什么是MCP

2.2 MCP 核心特点

2.3 MCP 核心价值

2.4 MCP 与Function Calling 区别

三、Spring AI MCP 架构介绍

3.1 整体架构

3.1.1 三层架构实现说明

3.2 服务端与客户端

3.2.1 MCP 服务端

3.2.1 MCP 客户端

3.3 MCP中SSE和STDIO区别

3.3.1 SSE模式介绍

3.3.2 STDIO模式介绍

3.3.3 SSE 与STDIO对比

四、Spring AI MCP 案例操作演示

4.1 开发环境准备

4.2 构建MCP Server服务

4.2.1 pom导入下面的依赖

4.2.2 添加配置文件

4.2.3 提供一个Tool 工具类

4.2.4 注册工具类

4.3 构建MCP Client服务

4.3.1 导入核心依赖

4.3.2 增加配置信息

4.3.3 增加一个对话接口

4.3.4 效果测试

4.4 MCP 底层原理解析

4.4.1 server端底层执行逻辑

4.4.2 client 端底层执行逻辑

五、写在文末

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一、前言

Spring AI MCP 是 Spring 框架对模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的官方实现，它为 Java 开发者提供了标准化集成大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的能力。本文将全面介绍 Spring AI MCP 的核心概念、架构设计以及实际应用方法。

二、MCP 介绍

2.1 什么是MCP

MCP ，即模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)，由 Anthropic 公司(Claude 大模型母公司)在 2024 年 11 月推出的开放协议，旨在标准化大型语言模型与外部数据源和工具之间的交互方式。MCP 被形象地比喻为 AI 领域的"USB-C 接口"，因为它提供了连接各类服务的统一框架。从而增强模型的实时交互和任务执行能力。