人工智能（九）- Spring AI MCP客户端开发

人工智能八- Spring AI 开发MCP ServerStreamable HTTP完整开发与测试一、MCP 客户端上一篇我们开发了MCP Server现在来开发MCP Client。通过 MCP Client 向服务器请求工具列表服务器返回所有工具的详细信息客户端可直接用于 function calling。步骤一引入pom 依赖dependency groupIdorg.springframework.ai/groupId artifactIdspring-ai-starter-mcp-client/artifactId /dependency步骤二开发 McpClientpackageorg.devpotato.client;importio.modelcontextprotocol.client.McpClient;importio.modelcontextprotocol.client.McpSyncClient;importio.modelcontextprotocol.client.transport.HttpClientStreamableHttpTransport;importio.modelcontextprotocol.spec.McpSchema;importjava.time.Duration;importjava.util.HashMap;publicclassMcpClient{publicstaticvoidmain(String[]args){// 创建Streamable HTTP ClientMcpSyncClienthttpClientcreateStreamableHttpClient();McpSchema.ListToolsResulttoolsResulthttpClient.listTools();System.out.println(工具列表: toolsResult);McpSchema.CallToolRequestrequestMcpSchema.CallToolRequest.builder().name(getWeather).arguments(newHashMap(){{put(city,西安);}}).build();McpSchema.CallToolResultresulthttpClient.callTool(request);System.out.println(工具列表调用结果: result);}/** * 创建Streamable HTTP类型的Client */privatestaticMcpSyncClientcreateStreamableHttpClient(){HttpClientStreamableHttpTransporttransportHttpClientStreamableHttpTransport.builder(http://localhost:8080).endpoint(/mcp).build();McpSyncClientclientMcpClient.sync(transport).clientInfo(newMcpSchema.Implementation(http-client,1.0.0)).requestTimeout(Duration.ofSeconds(60)).build();client.initialize();returnclient;}}运行结果工具列表调用结果: CallToolResult[content[TextContent[annotationsnull, text城市: 西安, 温度: 25°C, 天气: 晴, metanull]], isErrorfalse, structuredContentnull, metanull]二、MCP SDK 与 OpenAI SDK 协作流程MCP SDK 与 OpenAI SDK 协作流程客户端用 MCP SDK 连接服务器获取工具列表。客户端用 OpenAI SDK 把用户输入和工具列表发给大模型。大模型通过 OpenAI SDK决定是否需要调用工具。如果需要客户端用 MCP SDK 远程调用服务端工具拿到结果。客户端再用 OpenAI SDK 把工具结果发给大模型生成最终回复。随着MCP协议的普及越来越多的AI IDE和平台支持作为MCP客户端极大提升了工具集成和用户体验。现代AI IDE如Cursor、Claude Desktop等为开发者和非开发者都带来了全新的交互体验。除了CursorClaude Desktop、Windsurf、LibreChat、MCP Inspector等也都可以作为MCP客户端。它们支持自动发现和调用MCP服务器上的工具适合不同的团队协作和AI工作流场景。未来还会有更多AI IDE和平台支持MCP协议MCP工具生态将更加繁荣。