Spring AI 1.0.0 M6新特性MCP

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前言

在人工智能技术日新月异的今天，Spring AI作为Spring家族的新星，正以前所未有的速度发展与进化。从最初的简单应用到如今复杂多样的功能集成，Spring AI不断突破边界，为用户提供更加智能、高效的解决方案。而在这一系列的迭代升级中，1.0.0 M6版本无疑成为了一个备受瞩目的里程碑。本文将深入探讨这一新版本所带来的新特性MCP（Model Context Protocol），以及它如何为开发者和企业带来全新的机遇与挑战。通过详细的解析与实例展示，我们希望能够帮助您更好地理解并应用这些前沿技术，开启智能化新篇章。
是不是感觉很熟悉又陌生Cursor与Trae编辑器的人都清楚，为什么他能操作我本地的系统并执行代码下载依赖等问题？那么我们来讲解一下MCP

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一、MCP是什么？（Model Context Protocol）

MCP，全称是Model Context Protocol（模型上下文协议），可以把它想象成一个让AI模型更顺畅工作的“桥梁”和“助手”。

连接数据源和工具：就像我们要做饭需要从不同地方买来食材和厨具一样，AI模型工作也需要很多不同的数据和工具。MCP就提供了一个统一的方式，让AI模型能轻松地连接到各种数据来源和使用各种工具，不需要每次都重新折腾怎么连接，让整个过程变得无缝又一致。

助力构建智能代理和复杂工作流程：咱们开发的时候，经常得基于大型语言模型（LLMs）来创建一些能自主干活的智能代理，还有很复杂的工作流程。这时候MCP就派上用场了，它能让这些开发工作变得更简单高效。因为大型语言模型常常要和好多数据、工具打交道，MCP就像个贴心小助手，提供了预建好的集成方式，你的LLM可以直接用；还能灵活地在不同LLM供应商和厂商之间切换；并且有标准的接口用于发现和使用工具。

二、它的发展历程

去年11月，Model Context Protocol发布了，而且在AI社区里反响特别好，这可是去年的大惊喜呢，大家都很期待它能带来新变化。

从去年11月开始，spring - ai - mcp这个实验性项目就启动了，之后一直在不断发展。Spring AI团队还和Anthropic公司的David Soria Parra等人一起合作，把这个实验性项目变成了正式的MCP Java SDK。

三、核心架构

了解MCP如何连接客户端、服务器和LLM

模型上下文协议（MCP）建立在一个灵活的、可扩展的体系结构上，可以实现LLM应用程序和集成之间的无缝通信。本文档涵盖了核心架构组件和概念。

MCP遵循客户端-服务器架构，其中：

启动连接的LLM应用程序 Claude Desktop或IDE
客户端在主机应用程序内与服务器保持1：1连接
服务器为客户端提供上下文、工具和提示

四、MCP Java SDK的核心能力

Java MCP实现遵循三层架构：

客户端/服务器层：McpClient处理客户端操作，而McpServer管理服务器端协议操作。两者都使用McpSession进行通信管理。
会话层（McpSession）：通过DefaultMcpSession实现管理通信模式和状态。
传输层（McpTransport）：处理JSON-RPC消息序列化和非序列化，支持多种传输实现。

MCP客户端

MCP客户端是模型上下文协议（MCP）架构中的关键组件，负责建立和管理与MCP服务器的连接。它实现了协议的客户端，处理：

• 协议版本协商以确保与服务器的兼容性
• 能力协商以确定可用功能
• 消息传输和JSON-RPC通信
• 工具发现和执行
• 资源获取和管理
• 提示系统交互

MCP服务器

MCP服务器是模型上下文协议（MCP）体系结构中的基础组件，为客户端提供工具、资源和功能。它实现了协议的服务器端，负责：

• 服务器端协议操作实现
• 工具暴露和发现
• 使用基于URI的访问进行资源管理
• 迅速提供和处理模板
• 与客户进行能力协商
• 结构化日志和通知
• 并发客户端连接管理
• 同步和异步API支持
• 传输实现：

用于基于进程的通信的基于stdio的传输
基于Servlet的SSE服务器传输

• WebFlux SSE服务器传输用于响应式HTTP流
• 用于基于servlet的HTTP流的WebMVC SSE服务器传输

总结MCP 的核心能力

• 同步和异步客户端/服务器实现： 这个功能可以让不同的操作在不同时间、以不同方式去执行，有时候需要同步操作，有时候异步操作更方便，它都能支持。
• 协议版本兼容性协商： 就好比我们要和不同版本软件打交道一样，它能商量好大家用哪个版本的协议来交流，确保沟通无障碍。
• 工具发现和执行以及变更通知： 它能像侦探一样去发现有哪些工具可以用，然后安排它们去干活，而且如果有了什么变化，还会及时通知大家。
• 带URI模板的资源管理： 可以很方便地管理资源，就像把东西分门别类放在不同的文件夹里，通过URI模板能快速找到和管理它们。
• Roots列表管理和通知： 这个就像是管理一个清单，知道哪些是重要的“根”元素，并且如果有变化会及时告知。
• 提示处理和管理： 能更好地处理和管理给AI模型的提示信息，让模型更准确地理解和回应我们的需求。
• AI模型交互的采样支持： 在和AI模型互动的时候，还可以进行采样，就像是从一大群人里抽一部分代表出来了解情况一样，让互动更有针对性。

总结多种传输选项

• 基于Stdio的进程通信传输：这是比较基础的一种传输方式，就像两个人面对面说话一样直接，适合基于进程的通信。
• 基于Java HttpClient的SSE客户端传输：利用Java里的HttpClient，通过服务器发送事件（SSE）这种方式来进行数据传输，就像一个网络实时广播，客户端能实时收到消息。-
• 基于Servlet的SSE服务器传输：这是在服务器端的Servlet基础上进行的SSE传输，让服务器能主动把数据推送给客户端，就像老师在黑板上实时写最新的消息，学生能马上看到。
• Spring特定的传输方式：

对于反应式HTTP流媒体，有WebFlux SSE传输，就像水流一样，数据源源不断地实时流动，适合反应式的编程场景。
对于基于Servlet的HTTP流媒体，有WebMVC SSE传输，这也是在Servlet基础上实现的实时数据推送，方便在传统的Web应用里使用。

搭建服务端与客户端

本文只用JAVA进行演示我这里使用的是webflux STDIO服务器传输

服务端

引入maven依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.4.3</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.qijc</groupId><artifactId>ai-springboot-mcp-server</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>ai-springboot-mcp-server</name><description>ai-springboot-mcp-server</description><properties><java.version>17</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M6</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-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId></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><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

配置YML

spring:output:ansi:enabled: neverapplication:name: ai-springboot-mcp-servermain:banner-mode: offai:mcp:server:name: ai-springboot-mcp-serverversion: 0.0.1# 服务端配置
logging:level:root: OFF  # 关闭所有日志输出到控制台file:name: server.log  # 将日志重定向到文件

编写服务工具

package com.qijc.service;import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;@Service
public class DateService {public static class AddressRequest {private String address;public String getAddress() {return address;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}}public static class DateResponse {private String result;public DateResponse(String result) {this.result = result;}public String getResult() {return result;}public void setResult(String result) {this.result = result;}}@Tool(description = "获取指定地点的当前时间")public DateResponse getAddressDate(AddressRequest request) {String result = String.format("%s的当前时间是%s",request.getAddress(),LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));return new DateResponse(result);}
}

注册为ToolCallbackProvider

package com.qijc;import com.qijc.service.DateService;import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.function.FunctionToolCallback;
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
public class AiSpringbootMcpServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(AiSpringbootMcpServerApplication.class, args);}@Beanpublic ToolCallbackProvider addressDateTools(DateService dateService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(dateService).build();}}

进行将server服务器进行打包，在下面直接引用jar包即可

客户端

引入maven依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.4.3</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.qijc</groupId><artifactId>ai-springboot-mcp-client</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>ai-springboot-mcp-client</name><description>ai-springboot-mcp-client</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>17</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M6</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-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></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><repositories><repository><name>Central Portal Snapshots</name><id>central-portal-snapshots</id><url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url><releases><enabled>false</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository></repositories><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

配置YML

spring:application:name: ai-springboot-mcp-client#main:#  web-application-type: noneai:mcp:client:stdio:connections:ai-springboot-mcp-server:command: javaargs:- -Dspring.ai.mcp.server.stdio=true- -Dspring.main.web-application-type=none- -Dspring.main.banner-mode=off- -jar- C:\Users\qijch\ai-project\spring-ai-project\ai-springboot-mcp-server\target\ai-springboot-mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jaropenai:api-key: sk-xxxxxxbase-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/chat:options:model: qwen-plusembedding:api-key: sk-xxxxxxbase-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/options:model: text-embedding-v2server:port: 8090

编写controller

package com.qijc.controller;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.messages.SystemMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallback;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Arrays;
import java.util.List;/**** @projectName spring-ai-project* @packageName com.qijc.controller* @author qjc* @description TODO* @Email [e-mail]* @date 2025-03-10 15:57**/
@RestController
public class McpController {@Autowiredprivate OpenAiChatModel openAiChatModel;@Autowiredprivate ToolCallbackProvider tools;@GetMapping("/functionCallback")public ResponseEntity<String> functionCallback(@RequestParam String message) {try {SystemMessage systemMessage = new SystemMessage("你是一个助手,请用中文回答。");UserMessage userMessage = new UserMessage(message);FunctionCallback[] toolCallbacks = tools.getToolCallbacks();Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));String response = ChatClient.builder(openAiChatModel).defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory())).defaultTools(toolCallbacks).build().prompt(prompt).call().content();return ResponseEntity.ok(response);} catch (Exception e) {return ResponseEntity.status(500).body("服务器错误: " + e.getMessage() + "\n" + Arrays.toString(e.getStackTrace()));}}
}

我们只需要引入 ToolCallbackProvider 即可使用访问

http://localhost:8090/functionCallback?message=中国的首都是哪里，现在时间是多少

那我们就完成了服务端用来解耦，这样我们就可以进行开发Tools,不同的语言也是支持的服务端不管是js或python 也是支持的