SpringAI——整合MCP案例

前言

有了之前的基础，我们现在已经知道了如何通过调用自己定义的工具对AI 的功能进行拓展，但是面对一些我们不能自己编写解决方案的场景时，这个工具调用貌似就有点鸡肋了，作用有限。
所以，我们这篇文章讲讲，MCP 服务的调用。(第三方提供的特殊的工具集)

什么是MCP

MCP，实际上是一种协议，它定义了 AI 和第三方工具集之间进行交互的统一标准。
实际上，就是为了避免第三方工具集 千奇百怪 的返回值与要求的参数对AI造成困扰而制定的统一标准，可以参考 统一度量衡 ， 全国推行普通话 ，只不过对象变成了各种第三方和 AI。

MCP 服务，就是指第三方为AI开放的专属服务，只有AI进去了才能获得正确的结果。

搭建

首先，我们要明白，MCP服务的搭建分为两部分，Server(服务端) 和 Client(客户端) 。

Server 通过向 Client 暴露工具集 来让 Client 注册
Client 注册完工具集后将这些列入自己回答的参考

Server 和 Client 的连接方式有 stdio sse 两种.

stdio 是本地的方式，在启动的时候需要添加 Server服务的 jar 包
sse 是Web连接的方式，在启动的时候需要同时启动 Server 和Client ，Server需要持续监听

Other: 其实我们自己写的包含工具的服务也可以理解为是暴露了工具集的 Server 和 Client 的结合体

这篇文章中采用 SSE 。(为了具备 后续远程 MCP 的知识基础)
所以开始我们的搭建: (最好分成两个模块，这样好管理 )

大致项目图:

Server (服务端)

新增 Server 模块

引入依赖

引入依赖:

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>

如果出现了依赖加载不了的情况，可以考虑在 父模块中添加以下内容：

xml 复制代码

<dependencyManagement>
  <dependencies>
      <dependency>
          <groupId>org.springframework.ai</groupId>
          <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
          <version>1.0.0</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
      </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

这段内容是导入 SpringAI 相关的依赖进行管理，当子模块需要的时候直接分配。scope 一定得是 import

依赖导入完成后，就可以修改相关配置了

修改配置

修改 application.yaml，参考我的配置:

yaml 复制代码

server:
  port: 8085
spring:
  application:
    name: mcp-server
  ai:
    mcp:
      server:
        type: ASYNC
        name: mcp-server
#        stdio: true
        version: "1.0.0"
#        base-url: http://localhost:8085
        enabled: true

其中:

type 是表示 Server 支持异步(async)，还有同步(sync)
name 是方便记忆的 server 名字

version 是表示server 的版本

enabled: 是表示开启 Server 模式(暴露工具集)

添加工具和配置类 ，将工具注册进 Spring容器，这里直接给出代码，不多做解释.
工具类：

less 复制代码

@Component
@Description("租借图书的 MCP 工具")
public class BookTools {

    @Tool(description = "获取书籍的详细信息")
    public String getBookInfo(@ToolParam(description = "需要获取信息的书的名字") String bookName) {

        String resFormat = """
                书名：%s
                作者：%s
                出版社：%s
                出版日期：%s
             """;
        return String.format(resFormat, bookName, "Alonet", "KiKo 出版社", "2023-01-01");
    }

    @Tool(description = "获取包含特定书籍的书店信息")
    public List<String> getBookStoreInfo(@ToolParam(description = "需要获取信息的书的名字") String bookName) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        String resFormat = """
                店铺名字: %s
                店铺地址: %s
                店铺电话: %s
            """;

        result.add(String.format(resFormat, "StavyTaff Shop", "1234 Street, LoShanJi,America", "18337067077771"));
        result.add(String.format(resFormat,"KiKoRepub Shop", "1234 Street,XiNi,Australia", "1921219054307765"));


        return result;
    }

    @Tool(description = "获取特定店铺特定书籍的租借信息")
    public String getBookRentInfo(@ToolParam(description = "需要获取信息的书的名字") String bookName, @ToolParam(description = "需要获取信息的店铺名字") String storeName) {
        String resFormat = """
                书名：%s
                店铺：%s
                存量：%d
                租借价格：%s
                可租借时长：%s
             """;

        return String.format(resFormat,bookName,storeName,5,"free","3个月");
    }

}

配置类：

kotlin 复制代码

@Configuration
public class McpConfiguration {


    @Bean
    public ToolCallbackProvider weatherTools(BookTools bookTools) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(bookTools)
                .build();
    }
}

启动服务

直接启动 Server 就可以，正常情况下日志应该会有类似于下图中的输出出现：

包含 Registered tools: 3 。表示已经成功注册了三个工具，然后在 8085端口 对请求进行监听

Client

由于我们采用的是 SSE 的连接方式，Client 这边有比较多的概念，慢慢来
先创建 Client 模块 ，我这里直接使用之前的项目作为客户端了。

引入依赖

对比于之前的依赖，这一次要加的有：

xml 复制代码

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

基于 WebFlux (流式传输) 的 MCP SSE 依赖。后续方便维护。
tips: 这里如果提示没有版本，可以前往 Server配置 中参考父模块添加bom依赖 ，或者直接指定 1.0.0

修改配置

参考以下配置，在原有基础上新增

yaml 复制代码

spring:
    ai:
        mcp:
          client:
            toolcallback:
              enabled: true
            name: mcp-client
            sse:
              connections:
                server1:
                  url: http://localhost:8085
            enabled: true
            type: async

其中部分属性的作用：

toolcallback.enable = true : 允许接收 toolcallback 类型的工具集对象
name: Client 的名字

sse.connections : 内部的 server1 是用户自定义的属性名，表示 Client中 server的名字，内部的url 表示该服务的 监听地址 ,server 名字可以不一样，但是要有 url属性

enabled : 允许启用客户端

type :客户端的类型（异步 or 同步）

不需要添加配置类，因为工具是从Server 中传递过来的。

添加测试

添加 Controller 用来测试

less 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/mcp")
public class MCPController extends AIController{

    @Autowired
    ToolCallbackProvider mcpToolProvider;

    @Autowired
    ChatClient chatClient;
    
    @GetMapping("/push")
    public String push(@RequestParam("message") String message) {
        ChatResponse response = chatClient.prompt()
                .user(message)
                .toolCallbacks(mcpToolProvider)
                .call()
                .chatResponse();
//
//
        String text = response.getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("text = " + text);
        return text;
   }
   
}

这里直接注入就行，框架内部会自动帮我们聚合所有工具 ，包括 Client 和 Server 的

启动服务

服务正常启动后，Server 中应该有以下内容：

应该包含 Client 的注册信息 ，Client 中应该包含 Server 的响应信息：

测试

朝 Client 发送请求，可以获得：

请求成功，MCP 搭建完毕。

总结

没什么要总结的，就这样。后续就是关于 远程MCP服务的连接 ，知识库 ，多模态了.