SpringAI学习笔记-MCP客户端简单示例

MCP客户端是AI与外部世界交互的桥梁。在AI系统中,大模型虽然具备强大的认知能力,却常常受限于数据孤岛问题,无法直接访问外部工具和数据源。MCP协议应运而生,作为标准化接口解决这一核心挑战。该协议采用客户端-服务端架构,将AI模型的智能计算能力与外部系统的专业功能解耦,形成可扩展的协作生态。MCP客户端作为架构的关键组件,使得AI应用能够像使用"万能遥控器"一样,通过MCP客户端安全调用各类专业工具,而无需关心底层实现细节。其设计充分体现了AI系统与外部环境交互的三个基本原则:
  • 标准化:通过统一协议消除工具集成中的适配成本。
  • 安全性:在保持模型隔离的同时实现受控的外部访问。
  • 灵活性:支持多样化的传输机制和运行时环境。
MCP客户端是MCP架构中的关键组件,负责与MCP服务端进行交互,以利用MCP服务端提供的工具、资源及能力。MCP客户端实现协议的客户端部分,通过遵循MCP协议的结构化方式,发送请求并接收来自MCP服务端的响应。MCP客户端能够在不同的环境中灵活运行,利用MCP服务端提供的多种传输机制,确保与MCP服务端的稳定、高效通信。通过与MCP服务端的协同工作,MCP客户端能够扩展AI模型的功能,实现与外部工具和资源的无缝集成。
  • 核心职责包括:
    • 协议版本协商 :确保与服务器的兼容性。
    • 能力协商 :确定可用功能(如工具支持范围)。
    • 消息传输与JSON-RPC通信 :实现结构化数据交互。
    • 工具发现与执行 :动态识别并调用外部工具。
    • 资源访问与管理 :协调模型与外部数据源的交互。
    • 提示系统交互 :支持与模型提示(Prompt)系统的集成。
  • 可选功能 :
    • 根管理(Roots Management)。
    • 采样支持(如模型输出概率控制)。
    • 同步与异步操作模式。
  • 传输选项 :
    • 基于标准输入/输出的传输(适用于进程间通信)。
    • 基于Java HttpClient的SSE客户端传输(支持事件流)。
    • 基于WebFlux的SSE客户端传输(用于响应式HTTP流处理)。
MCP客户端简单示例
  • 项目依赖

    xml 复制代码
    <dependencies>
        <!-- SpringBootStarterWeb依赖包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>3.4.5</version>
        </dependency>
    
        <!-- JavaxServlet依赖包 -->
        <dependency>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
            <version>4.0.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.0.0-M6</version>
        </dependency>
    
        <!-- SpringAI依赖包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-spring-boot-autoconfigure</artifactId>
            <version>1.0.0-M6</version>
        </dependency>
    </dependencies>
  • 项目配置

    • 这里主要配置MCP服务端的SSE连接。
    yaml 复制代码
    spring:
      profiles:
        active: dev
      application:
        name: ai-demo-mcp-client
      main:
        allow-bean-definition-overriding: true
      ai:
        mcp:
          client:
            enabled: true
            name: ai-demo-mcp-client
            type: sync
            version: 1.0.0
            sse:
              connections:
                ai-demo-platform-mcp-server:
                  url: http://localhost:10102
    
    server:
      port: 10103
  • 项目代码

    • Spring AI中通过SyncMcpToolCallback适配MCP工具到统一接口。通过SyncMcpToolCallbackProvider将McpSyncClient列表转换为Spring AI标准的ToolCallback数组。SyncMcpToolCallbackProvider作为适配器,实现了MCP协议工具到Spring AI工具接口的桥接。
    • ToolCallback中通过ToolDefinition实现MCP协议的能力声明,返回工具的结构化定义。ToolDefinition获取工具的名称(name)、描述(description)和输入模式(inputSchema)等。所有工具通过统一的call()方法执行,符合MCP的JSON-RPC规范。
    java 复制代码
    @RestController("aiDemoClient")
    @RequestMapping("ai/demo/client")
    public class AiDemoClientRest {
    
        private static final Map<String, ToolCallback> TOOL_CACHE = new HashMap<>();
    
        public AiDemoClientRest(List<McpSyncClient> mcpSyncClientList) {
            SyncMcpToolCallbackProvider syncMcpToolCallbackProvider = new SyncMcpToolCallbackProvider(mcpSyncClientList);
            ToolCallback[] toolCallbacks = syncMcpToolCallbackProvider.getToolCallbacks();
            for (ToolCallback toolCallback : toolCallbacks) {
                TOOL_CACHE.put(toolCallback.getToolDefinition().name(), toolCallback);
            }
            StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    
            TOOL_CACHE.values().forEach(toolCallback -> {
                ToolDefinition toolDefinition = toolCallback.getToolDefinition();
                stringBuilder.append(String.format("name %s desc %s input %s",
                    toolDefinition.name(), toolDefinition.description(), toolDefinition.inputSchema())).append("\n");
            });
    
            System.out.println(stringBuilder);
        }
    
        @GetMapping("001")
        public String demo001() {
            return TOOL_CACHE.get("addInteger").call("{\"arg0\":2,\"arg1\":6}");
        }
    
        @GetMapping("002")
        public String demo002() {
            return TOOL_CACHE.get("addDouble").call("{\"arg0\":2.0,\"arg1\":6.0}");
        }
    
    }
  • 通过上述配置和代码,即可与MCP服务器交互。

相关推荐
袋鼠云数栈1 分钟前
使用自然语言体验对话式MySQL数据库运维
大数据·运维·数据库·后端·mysql·ai·数据治理·数栈·data+ai
BUG批量生产者29 分钟前
[746] 使用最小花费爬楼梯
java·开发语言
慕y27433 分钟前
Java学习第二十四部分——JavaServer Faces (JSF)
java·开发语言·学习
杨浦老苏1 小时前
IntelliSSH:AI驱动的远程服务器管理软件
人工智能·docker·ai·ssh·群晖
JosieBook1 小时前
【Java编程动手学】深入剖析Java网络编程:原理、协议与应用
java·udp·tcp
black_blank1 小时前
st表 && csp37 第四题 集体锻炼
java·数据结构·算法
我爱Jack1 小时前
Java List 使用详解:从入门到精通
java·开发语言·数据结构
Kelaru1 小时前
本地Qwen中医问诊小程序系统开发
python·ai·小程序·flask·project
手握风云-1 小时前
JavaEE初阶第八期:解锁多线程,从 “单车道” 到 “高速公路” 的编程升级(六)
java·开发语言
FLYINGPIG1 小时前
【MCP】小白详解从0开始构建MCP服务端全流程
mcp