SpringAI(GA)：Nacos3下的分布式MCP

原文链接：Nacos3下的分布式MCP

教程说明

说明：本教程将采用2025年5月20日正式的GA版，给出如下内容

1. 核心功能模块的快速上手教程
2. 核心功能模块的源码级解读
3. Spring ai alibaba增强的快速上手教程 + 源码级解读

版本：JDK21 + SpringBoot3.4.5 + SpringAI 1.0.0 + SpringAI Alibaba 1.0.0.2

将陆续完成如下章节教程。本章是第七章（MCP使用范式）下的基于Nacos3的MCP分布式

代码开源如下：github.com/GTyingzi/sp...

微信推文往届解读可参考：

第一章内容

SpringAI(GA)的chat:快速上手+自动注入源码解读

SpringAI(GA):ChatClient调用链路解读

第二章内容

SpringAI的Advisor：快速上手+源码解读

SpringAI(GA)：Sqlite、Mysql、Redis消息存储快速上手

第三章内容

SpringAI(GA)：Tool工具整合---快速上手

SpringAI(GA)：Tool源码+工具触发链路解读

第五章内容

SpringAI(GA)：内存、Redis、ES的向量数据库存储---快速上手

SpringAI(GA)：向量数据库理论源码解读+Redis、Es接入源码

第六章内容

SpringAI(GA)：RAG快速上手+模块化解读

SpringAI(GA)：RAG下的ETL快速上手

SpringAI(GA)：RAG下的ETL源码解读

第七章内容

SpringAI(GA)：Nacos2下的分布式MCP

SpringAI(GA)：MCP源码解读

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Nacos3 的 MCP 分布式

Nacos 准备

选择 Nacos3.*版本，新建一个命名空间，记住此时的命名空间 ID："4ad3108b-4d44-43d0-9634-3c1ac4850c8c"

mcp-nacos3-server

pom 文件

导入 nacos-mcp-server 依赖

• 说明：目前 1.0.0.2 有点 bug，现在初步进行了修复，请本地编译项目，使用快照版

<properties>
    <!-- Spring AI Alibaba -->
    <spring-ai-alibaba.version>1.0.0.3-SNAPSHOT</spring-ai-alibaba.version>
</properties>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-server</artifactId>
        <version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
    </dependency>

    <!-- MCP Server WebFlux 支持（也可换成 WebMvc） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>

application.yml

server:
  port: 21000

spring:
  main:
    banner-mode: off
  application:
    name: mcp-nacos3-server
  ai:
    mcp:
      server:
        name: webflux-mcp-server
        version: 1.0.0
        type: ASYNC  # Recommended for reactive applications
        instructions: "This reactive server provides time information tools and resources"
        sse-message-endpoint: /mcp/messages
        capabilities:
          tool: true
          resource: true
          prompt: true
          completion: true
    alibaba:
      mcp:
        nacos:
          namespace: 4ad3108b-4d44-43d0-9634-3c1ac4850c8c
          server-addr: 127.0.0.1:8848
          username: nacos
          password: nacos
          registry:
            enabled: true
            service-group: mcp-server
            service-name: webflux-mcp-server

TimeService

提供一个时间工具服务

package com.spring.ai.tutorial.mcp.server.service;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.time.ZoneId;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

@Service
public class TimeService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TimeService.class);

    @Tool(description = "Get the time of a specified city.")
    public String  getCityTimeMethod(@ToolParam(description = "Time zone id, such as Asia/Shanghai") String timeZoneId) {
        logger.info("The current time zone is {}", timeZoneId);
        return String.format("The current time zone is %s and the current time is " + "%s", timeZoneId,
                getTimeByZoneId(timeZoneId));
    }

    private String getTimeByZoneId(String zoneId) {

        // Get the time zone using ZoneId
        ZoneId zid = ZoneId.of(zoneId);

        // Get the current time in this time zone
        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now(zid);

        // Defining a formatter
        DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss z");

        // Format ZonedDateTime as a string
        String formattedDateTime = zonedDateTime.format(formatter);

        return formattedDateTime;
    }
}

Nacos3ServerApplication

package com.spring.ai.tutorial.mcp.server;

import com.alibaba.cloud.ai.autoconfigure.mcp.server.NacosDynamicMcpServerAutoConfiguration;
import com.spring.ai.tutorial.mcp.server.service.TimeService;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.method.MethodToolCallbackProvider;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication(exclude = NacosDynamicMcpServerAutoConfiguration.class)
public class Nacos3ServerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Nacos3ServerApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public ToolCallbackProvider timeTools(TimeService timeService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(timeService).build();
    }
}

效果

分别以 21000、21001 端口启动两个 Nacos3ServerApplication 服务，注册到 Nacos3.*中

对应的 MCP Server 详情

同时，配置管理这里也有对应的 mcp-server、mcp-tools 等的信息

mcp-nacos3-client

pom 文件

<properties>
    <!-- Spring AI Alibaba -->
    <spring-ai-alibaba.version>1.0.0.3-SNAPSHOT</spring-ai-alibaba.version>
</properties>

<dependencies>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-autoconfigure-model-openai</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-autoconfigure-model-chat-client</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-client</artifactId>
        <version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>

application.yml

spring:
  application:
    name: mcp-nacos3-client
  main:
    web-application-type: none
  ai:
    openai:
      api-key: ${DASHSCOPEAPIKEY}
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      chat:
        options:
          model: qwen-max
    mcp:
      client:
        enabled: true
        name: my-mcp-client
        version: 1.0.0
        request-timeout: 30s
        type: ASYNC  # or ASYNC for reactive applications

    alibaba:
      mcp:
        nacos:
          namespace: 4ad3108b-4d44-43d0-9634-3c1ac4850c8c
          server-addr: 127.0.0.1:8848
          username: nacos
          password: nacos
          client:
            enabled: true
            sse:
              connections:
                server1:
                  service-name: webflux-mcp-server
                  version: 1.0.0

注意关注如下配置：

• 命名空间配置：保持一致
• 启动分布式：spring.ai.alibaba.mcp.nacos.client.enabled: true，默认不开启
• 指定连接的服务名 + 版本号

Nacos3ClientApplication

package com.spring.ai.tutorial.mcp.client;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

import java.util.Scanner;

@SpringBootApplication
public class Nacos3ClientApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Nacos3ClientApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public CommandLineRunner predefinedQuestions(ChatClient.Builder chatClientBuilder, @Qualifier("loadbalancedMcpAsyncToolCallbacks") ToolCallbackProvider tools,
                                                 ConfigurableApplicationContext context) {

        return args -> {
            var chatClient = chatClientBuilder
                    .defaultToolCallbacks(tools)
                    .build();

            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            while (true) {
                System.out.print("\n>>> QUESTION: ");
                String userInput = scanner.nextLine();
                if (userInput.equalsIgnoreCase("exit")) {
                    break;
                }
                if (userInput.isEmpty()) {
                    userInput = "北京时间现在几点钟";
                }
                System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call().content());
            }
            scanner.close();
            context.close();
        };
    }
}

效果

MCP Client 端先后触发两次工具请求

第一次工具由 MCP Server21000 端口进行处理

第二次工具由 MCP Server21001 端口进行处理

学习交流圈

你好，我是影子，曾先后在🐻、新能源、老铁就职，现在是一名AI研发工程师，同时作为Spring AI Alibaba开源社区的Committer。目前新建了一个交流群，一个人走得快，一群人走得远，。另外，本人长期维护一套飞书云文档笔记，涵盖后端、大数据系统化的面试资料，可私信免费获取