掘金 人工智能 05月24日 14:53
基于SpringAI 1.0.0 实现MCP
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本文档介绍了MCP（Model Context Protocol）架构，这是一种旨在简化和标准化数据访问的协议。MCP通过定义MCP Hosts、MCP Clients和MCP Servers等组件，实现了不同程序之间的数据交互。MCP Hosts是希望通过MCP访问数据的程序，MCP Clients维护与服务器的连接，而MCP Servers则提供特定的数据访问能力。这种架构支持本地数据源和远程服务，为开发者提供了更大的灵活性和可扩展性。文档还详细说明了如何在Spring AI框架下配置和使用MCP Server和Client，并提供了一个音乐推荐的示例，展示了如何通过MCP实现Tool的注册和调用。

🔑MCP（模型上下文协议）是一种架构，旨在为程序提供标准化的数据访问方式，它通过定义 Hosts、Clients 和 Servers 三个核心组件，简化数据交互流程。

⚙️ MCP Server 是一个轻量级程序，负责通过 MCP 提供特定的能力，它可以安全地访问本地数据源，并连接到互联网上的外部系统，如通过 APIs。

🎶 文档提供了一个音乐推荐的示例，展示了如何在 Spring AI 框架下配置和使用 MCP Server 和 Client，通过 `@Tool` 注解将推荐音乐的函数注册为工具，供 Client 调用。

🔗 为了使 Client 能够成功调用 Server 提供的 Tool，需要在 Client 端开启 `spring.ai.mcp.client.toolcallback.enabled = true` 配置，否则启动时会报错。

MCP架构

MCP中文文档

数据流

    Prompt到达clientclient请求server，server选择合适的Function返回给client（可以根据需要，写自己的Function）client和model交互返回结果

Server

<parent>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>    <version>3.4.5</version>    <relativePath/>    <!-- lookup parent from repository --></parent><properties>    <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>    <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>    <java.version>17</java.version>    <spring-ai.version>1.0.0</spring-ai.version></properties><dependencies>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>    </dependency>    <!--       MCP-->    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.projectlombok</groupId>        <artifactId>lombok</artifactId>        <optional>true</optional>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>        <scope>test</scope>    </dependency></dependencies><dependencyManagement>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.ai</groupId>            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>            <version>${spring-ai.version}</version>            <type>pom</type>            <scope>import</scope>        </dependency>    </dependencies></dependencyManagement>
# 端口server.port=8080# 不用但是要写，不然会报错spring.ai.openai.base-url=https://api.gptsapi.netspring.ai.openai.api-key=@{ollama.api-key}spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo# MCP 服务spring.ai.mcp.server.name=music-mcp-server#后续需要使用这个地址spring.ai.mcp.server.sse-message-endpoint= /mcp/recommendspring.ai.mcp.server.type = async
public interface RecommendService {    String recommendInfo();    String recommendJpop();}@Servicepublic class RecommendServiceImpl implements RecommendService {    @Tool(description = "推荐中国风音乐")    @Override    public String recommendInfo() {        return "推荐音乐人河图，河山万里，图一个你!";    }    @Tool(description = "推荐日本音乐")    @Override    public String recommendJpop() {        return "JPOP领军人物米津玄师，你值得拥有!";    }}
@Configurationpublic class ToolCallbackProviderConfig {    @Bean    public ToolCallbackProvider gzhRecommendTools(RecommendService recommendService) {        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(recommendService).build();    }}

Client

<parent>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>    <version>3.4.5</version>    <relativePath/>    <!-- lookup parent from repository --></parent><properties>    <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>    <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>    <java.version>17</java.version>    <spring-ai.version>1.0.0</spring-ai.version></properties><dependencies>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>    </dependency>    <!--       MCP-->    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-autoconfigure-mcp-client</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.ai</groupId>        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.projectlombok</groupId>        <artifactId>lombok</artifactId>        <optional>true</optional>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>        <scope>test</scope>    </dependency></dependencies><dependencyManagement>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.ai</groupId>            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>            <version>${spring-ai.version}</version>            <type>pom</type>            <scope>import</scope>        </dependency>    </dependencies></dependencyManagement>
spring.application.name=mcp-client# 随便写什么都行，不然会启动失败spring.ai.openai.api-key=your_openai_api_key_here#  ollamaspring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434#需要选择支持tool的模型spring.ai.ollama.chat.model=qwen3spring.mvc.async.request-timeout=0spring.codec.charset=UTF-8spring.codec.max-in-memory-size=1MB# 应用服务 WEB 访问端口server.port=8081# MCP客户端的配置spring.ai.mcp.client.name=mcp-client# 要连接的服务地址spring.ai.mcp.client.sse.connections.server1.url=http://localhost:8080# 默认情况下，工具回调功能处于禁用状态，需要开启,否则启动报错spring.ai.mcp.client.toolcallback.enabled = true
@RestControllerpublic class McpController {    @Autowired    private OllamaChatModel ollamaChatModel;    @Autowired    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;    @GetMapping("/mcp/generate")    public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "推荐一首歌") String message) {        ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)                .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider.getToolCallbacks())                .build();        ChatClient.CallResponseSpec call = chatClient.prompt(message).call();        return call.content();    }}

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