Spring AI 1.x 系列【38】模型上下文协议（MCP）

云烟成雨TD2026-06-09 12:48

文章目录

  • [1. MCP 协议](#1. MCP 协议)
    • [1.1 什么是 MCP](#1.1 什么是 MCP)
    • [1.2 核心架构](#1.2 核心架构)
    • [1.3 底层协议：JSON-RPC 2.0](#1.3 底层协议：JSON-RPC 2.0)
    • [1.4 生命周期](#1.4 生命周期)
    • [1.5 服务器功能](#1.5 服务器功能)
    • [1.6 客户端功能](#1.6 客户端功能)
    • [1.7 传输方式](#1.7 传输方式)
    • [1.8 安全设计](#1.8 安全设计)
    • [1.9 设计原则](#1.9 设计原则)
  • [2. MCP 生态](#2. MCP 生态)
    • [2.1 协议 & SDK](#2.1 协议 & SDK)
    • [2.2 MCP 服务](#2.2 MCP 服务)
    • [2.3 MCP 广场](#2.3 MCP 广场)
      • [2.3.1 官方](#2.3.1 官方)
      • [2.3.2 mcp.so](#2.3.2 mcp.so)
    • [2.4 MCP 一站式服务平台](#2.4 MCP 一站式服务平台)
      • [2.4.1 阿里云百炼](#2.4.1 阿里云百炼)
      • [2.4.2 魔搭社区](#2.4.2 魔搭社区)

1. MCP 协议

1.1 什么是 MCP

官方网站

GitHub 仓库

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放协议，可实现大语言模型（LLM）应用与外部数据源和工具之间的无缝集成。

借鉴了语言服务器协议（LSP） 的设计思想，LSP 标准化了如何在整个开发工具生态系统中添加编程语言支持。类似地，MCP 标准化了如何将额外上下文和工具集成到 AI 应用生态系统中。

MCP 为应用提供了标准化方式，用于：

  • 与语言模型共享上下文信息
  • 向 AI 系统暴露工具和能力
  • 构建可组合的集成与工作流

USB-C （也就是Type-C）规范让所有硬件设备实现了跨品牌、跨品类无障碍互通，可以把 MCP 想象成 AI 应用的 USB‑C 接口，各类 AI 应用，都能通过它标准化地对接外部系统、工具、数据，不用每个 AI、每个外部系统都单独做适配，MCP 统一了 AI 与外部世界的连接。

MCP 由 Anthropic 公司于2024 年 11 月 25 日正式公开发布并开源，后续捐赠给了 Linux 基金会旗下的 AI Agent Foundation（AAIF）进行中立治理。

MCP 由多个协同工作的核心组件构成：

  • 基础协议 ：核心 JSON-RPC 消息格式
  • 生命周期管理：连接初始化、能力协商与会话控制
  • 授权 ：基于 HTTP 传输的认证与授权框架
  • 服务器功能：服务器对外暴露的资源、提示模板与工具
  • 客户端功能：客户端提供的采样与根目录列表
  • 实用工具：日志、参数补全等通用横切功能

MCP 采用日期型版本号作为规范正式版本，目前最新稳定版为 2025-11-25 ：

MCP 社区为主流开发语言提供了官方 / 社区维护的 SDK：

  • TypeScript SDK
  • Python SDK
  • Java SDK
  • Kotlin SDK
  • C# SDK
  • Go SDK
  • PHP SDK
  • Ruby SDK
  • Rust SDK
  • Swift SDK

1.2 核心架构

MCP 采用主机-客户端-服务器三层架构：

  • 主机（Host） ：发起连接的 AI 应用（如 Claude Code、IDE、自建 Agent），负责创建客户端、管理权限和安全策略
  • 客户端（Client） ：主机内部的连接器，与服务器维持 1:1 连接，负责协议协商、消息路由、订阅管理
  • 服务器（Server）：提供上下文和能力的服务，暴露资源、工具和提示模板

一个主机可以运行多个客户端，每个客户端连接一个独立的服务器。服务器之间相互隔离，无法访问彼此的数据。

1.3 底层协议：JSON-RPC 2.0

MCP 基于 JSON-RPC 2.0 构建，所有消息采用纯 JSON 格式。协议定义了三种消息类型：

  • 请求 ：包含 id、method、params，接收方必须返回响应
  • 响应 ：分为成功响应（含 result）和错误响应（含 error.code 和 error.message）
  • 通知 ：单向消息，不含 id，接收方不回复

MCP 在 JSON-RPC 之上的关键增强是：请求 ID 绝不能为 null，且同一会话内不得重复使用。

1.4 生命周期

MCP 为连接定义了严格的三阶段生命周期：

  1. 初始化 ：客户端发送 initialize 请求，双方交换协议版本和能力声明；服务器响应后，客户端发送 notifications/initialized 通知，进入运行阶段
  2. 运行：双方在协商好的能力范围内进行正常的协议通信
  3. 关闭 ：通过底层传输断开连接（stdio 关闭进程、HTTP 断开连接）

版本协商机制：客户端发送自身支持的最新版本，服务器返回匹配版本或自身最新版本，客户端若不接受可断开重连。

1.5 服务器功能

服务器通过 MCP 原语向客户端暴露三种核心功能：

  • 资源（Resources） ：为 LLM 提供上下文数据，如文件内容、数据库记录、API 响应等。每个资源由 URI 唯一标识，支持订阅变更通知和资源模板（参数化 URI）。

  • 提示模板（Prompts） ：服务器预定义的结构化消息模板，用于标准化引导 LLM 的交互逻辑。支持参数替换和上下文注入。

  • 工具（Tools） ：服务器暴露的可执行函数，供 LLM 调用以与外部系统交互。每个工具包含名称、描述和 JSON Schema 定义输入参数，支持 outputSchema 进行输出校验。

此外，服务器还支持日志记录、参数自动补全、分页查询等辅助能力。

1.6 客户端功能

客户端向服务器提供三种反向能力：

  • 根目录（Roots）：定义服务器的文件系统操作边界，明确哪些目录可读写。服务器可主动获取根目录列表并在变化时收到通知。

  • 采样（Sampling） ：服务器通过客户端调用 LLM 生成内容（文本/音频/图像）。客户端保持对模型访问和权限的控制，服务器无需持有 API 密钥。

  • 信息获取（Elicitation） ：服务器通过客户端向用户请求额外信息。支持表单模式（结构化数据，带 JSON Schema 校验）和 URL 模式（引导用户访问外部链接完成敏感操作）。

1.7 传输方式

MCP 支持四种传输方式：

传输 会话 适用场景
stdio 有状态 本地工具（CLI、IDE 插件），进程级隔离
SSE（HTTP POST + SSE） 有状态 旧版 HTTP 传输，兼容场景
Streamable HTTP（新版推荐） 有状态 支持断线重连和事件回放，新项目首选
Stateless HTTP 无状态 高并发 API 网关，天然水平扩展

Streamable HTTP 是 2025 年新增的推荐模式：客户端通过 POST 发送请求，通过 GET 开启可恢复的 SSE 监听流接收服务端推送，支持多流共存和精确消息路由。

1.8 安全设计

MCP 赋予了强大的数据访问和代码执行能力，安全是协议设计的核心考量：

  • 用户同意与控制：所有数据访问和工具执行必须获得用户明确同意
  • 数据隐私：主机不得在未经同意的情况下将用户数据外传
  • 工具安全：工具代表任意代码执行，必须谨慎对待；不受信服务器的工具描述不应被信任
  • 采样控制 ：用户必须明确批准 LLM 采样请求，并控制发送的提示词和服务器可见的结果

基于 HTTP 的传输支持 OAuth 2.0/2.1 和 OpenID Connect 1.0 认证授权框架。stdio 传输从运行环境获取凭证。

1.9 设计原则

MCP 的架构遵循四个核心原则：

  1. 服务器开发门槛极低：主机负责复杂编排，服务器只需聚焦特定能力
  2. 高度可组合：多个服务器可无缝组合，统一协议保证互操作性
  3. 强隔离：服务器无法读取完整会话内容，也不能访问其他服务器的数据
  4. 渐进式扩展：核心协议保持精简，能力按需协商启用，前后兼容

2. MCP 生态

目前，关于 MCP 相关的生态已经基本完善，主要包括以下几个方面：

  • 协议层（基础规范）
  • MCP SDK（开发工具\框架）
  • 垂直领域 MCP Server 服务商
  • MCP 服务器平台（MCP 广场）

2.1 协议 & SDK

协议层是 MCP 生态的根标准，目前由 Linux Foundation / AAIF 中立托管，无厂商垄断，目前最新稳定版本为 2025-11-25。MCP SDK 覆盖主流语言，比如 Python、TypeScript/JavaScript、Go、Rust、Java、C# 等。AI 应用开发框架也有都支持集成了 MCP 各种能力，比如 Spring AI、LangChain 等。

2.2 MCP 服务

在垂直领域，几乎全行业的上游 IT 科技厂商、开源产品，都推出了面向真实业务的可直接调用的 MCP 服务，比如：

  • 生活 / 支付：支付宝 MCP、微信支付 MCP
  • 地图出行：高德地图 MCP、百度地图 MCP
  • 企业办公：钉钉 / 飞书文档、企业邮箱、OA 系统 MCP
  • 数据 / 数据库：MySQL、PostgreSQL、Redis、DataWorks MCP
  • 云服务：阿里云 RDS、华为云存储、腾讯云 COS MCP

2.3 MCP 广场

MCP 服务器平台（广场）提供托管、发现、接入 MCP Server 的公共市场。MCP 一站式平台在服务器平台基础上，提供全生命周期能力，比如，一键创建 / 导入 MCP Server、在线测试、云端托管等。

2.3.1 官方

GitHub 地址

官方 MCP 服务器地址

官方提供了模型上下文协议（MCP） 参考实现集合，同时收录社区构建的服务器与相关资源，供开发者学习与参考，同时提供了 MCP 服务器网站。

使用前，首先要查看 MCP 插件相关信息，比如，下面这个：

基本信息如下：

维度 详情
服务器标识 ai.adadvisor/mcp-server
版本 v1.0.1（最新稳定版）
状态 active（活跃可用）
发布/更新时间 2026年2月28日
官方文档 https://www.adadvisor.ai/docs/user-guide/getting-started-with-mcp?utm_source=mcp-registry
核心功能 查询 Meta 广告全链路数据：账户信息、广告系列、广告组、广告素材、投放指标、广告设置

接入配置核心解读（server.json 关键字段）：

json 复制代码 
{
  "server": {
    "$schema": "MCP 服务器配置的官方 schema 校验地址",
    "name": "服务器唯一标识",
    "description": "功能描述：查询 Meta 广告性能数据",
    "title": "AdAdvisor MCP Server（服务器名称）",
    "version": "v1.0.1",
    "websiteUrl": "官方使用文档地址",
    "icons": ["服务器图标地址（PNG格式）"],
    "remotes": [  // 接入方式配置（核心）
      {
        "type": "streamable-http",  // 传输协议：可流式HTTP（适合请求-响应+流式返回数据）
        "url": "https://api.adadvisor.ai/mcp",  // 服务器接入地址
        "headers": [  // 必传请求头（认证核心）
          {
            "description": "Bearer token（格式adv_sk_...），需从官方文档地址获取",
            "isRequired": true,  // 必须传，否则无法接入
            "isSecret": true,    // 敏感信息，需妥善保管（不要明文写在代码里）
            "name": "Authorization"  // 请求头名称
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "_meta": {  // MCP 注册表的元数据
    "io.modelcontextprotocol.registry/official": {
      "status": "active",  // 服务器状态：可用
      "statusChangedAt": "状态更新时间",
      "publishedAt": "发布时间",
      "updatedAt": "最后更新时间",
      "isLatest": true  // 是最新版本
    }
  }
}

2.3.2 mcp.so

网站地址

目前规模最大的 MCP 服务器集合平台，平台收录的服务器数量已达 18583 个：

比如，智谱网络搜索 MCP 服务器，提供了搜索工具，服务器配置中，可以看到是通过访问智谱开发平台进行调用：

2.4 MCP 一站式服务平台

2.4.1 阿里云百炼

阿里云百炼提供了全周期 MCP 服务，既支持在平台内部（如智能体、工作流）进行配置，也支持通过外部调用集成至第三方应用或个人项目。

百炼官方 MCP 服务还是不多，主要提供高质量、快速接入的企业级服务：

2.4.2 魔搭社区

官网地址

魔搭社区（ModelScope）是由阿里达摩院联手中国计算机学会（CCF）开源发展委员会于 2022 年 11 月在云栖大会推出的 AI 模型开源社区，其定位为聚焦多模态 AI 模型的开源平台，覆盖文本、图像、语音、视频等模态，提供从模型训练到部署的相关服务。

提供了一站式 MCP 服务管理与配置能力，涵盖从服务创建、部署、接入到维护的全流程涵盖从服务创建、部署、接入到维护的全流程。

在 MCP 广场中可以分类查询各种 MCP 服务，当前共有 9257 个，也提供了部署 MCP 服务、创建 MCP 支持：

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