Spring AI 系列之八 - MCP Server

之前做个几个大模型的应用，都是使用Python语言，后来有一个项目使用了Java，并使用了Spring AI框架。随着Spring AI不断地完善，最近它发布了1.0正式版，意味着它已经能很好的作为企业级生产环境的使用。对于Java开发者来说真是一个福音，其功能已经能满足基于大模型开发企业级应用。借着这次机会，给大家分享一下Spring AI框架。

注意：由于框架不同版本改造会有些使用的不同，因此本次系列中使用基本框架是 Spring AI-1.0.0，JDK版本使用的是19。
代码参考： https://github.com/forever1986/springai-study

上一章通过Spring AI的MCP-Client实现访问MCP服务，如果用户需要自定义自己的MCP服务，也就是MCP-Server，在Spring AI也提供非常方便的集成，这一章将通过Stido和SSE两种模式的示例来讲解。

1 MCP-Server

在Java MCP SDK中建立MCP-Server提供两种通讯方式，分别是Stdio和SSE。而Spring AI 也集成了这两种方式，并且基于Spring Boot，提供了三种方式的建立MCP-Server：

插件	支持通讯方式	同步或异步
spring-ai-starter-mcp-server	Stdio	同步或异步
spring-ai-starter-mcp-server-webmvc	Stdio或SSE	同步或异步
spring-ai-starter-mcp-server-webflux	Stdio或SSE	同步或异步

下面通过spring-ai-starter-mcp-server和spring-ai-starter-mcp-server-webmvc分别演示Stdio模式和SSE模式。

2 示例演示

下面两个示例参考lesson10子模块

示例说明：建立自己的MCP-Server服务，该服务提供一个访问天气情况的工具，这里使用高德的公共API访问

2.1 MCP-Server（Stdio模式）

代码参考lesson10子模块下面的，stdio-server和stdio-client两个子模块

2.1.1 stdio-server子模块

1）在lesson10子模块下，新建stdio-server子模块，其pom引入如下：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- 引入的是mcp-server --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId></dependency>
</dependencies><!-- 使用springboot的打包插件-->
<build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><configuration><!--增加此行，可以解决打包时，找不到jar包的问题--><addResources>true</addResources><includeSystemScope>true</includeSystemScope><mainClass>com.demo.lesson10.stdio.server.Lesson10MCPServerStdioApplication</mainClass></configuration><executions><execution><id>repackage</id><goals><goal>repackage</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins>
</build>

注意：由于采用本地运行，因此使用spring-boot-maven-plugin打包工具，指定启动类Lesson10MCPServerStdioApplication

2）配置application.properties文件

# 非web模式运行（必须设置）
spring.main.web-application-type=none
# 关闭打印banner（必须设置）
spring.main.banner-mode=off
# 不在控制台输出日志（如果设置在log文件输出也可以，但是不能在控制台输出，因为这个会传递到client的解析里面）（必须设置）
logging.pattern.console=
# 服务名称
spring.ai.mcp.server.name=stdio-weather-server
# 服务版本
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
# 定义同步模式（必须设置）
spring.ai.mcp.server.type=SYNC
# 定义通讯方式stdio
spring.ai.mcp.server.stdio=true

说明：这里有几个重点配置需要说明
1）使用非web运行模式，因为stdio采用控制台内容输出来通讯
2）关闭banner和日志打印，因为stdio采用控制台内容输出来通讯，开启会导致客户端解析错误

3）新建天气预报服务WeatherService：

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service
public class WeatherService {@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;private static final String adcode = "adcode";@Tool(description = "获取中国城市的天气情况")public String getWeatherForecastByCity(String city) {// 获取城市的adcodeString result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address=西安&key=你的高德APIKEY", String.class);// 这里为了方便简单处理一下字符串获取adcode，正式的话需要解析json格式int startIndex = result.indexOf(adcode);String code = result.substring(startIndex+adcode.length()+3,result.indexOf(",",startIndex)-1);// 通过城市的adcode，进行获取天气预报result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?extensions=all&key=你的高德APIKEY&city="+code, String.class);return result;}
}

4）由于使用RestTemplate访问API，因此配置RestTemplateConfig：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Configuration
public class RestTemplateConfig {@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();}
}

5）配置启动类Lesson10MCPServerStdioApplication ：

import com.demo.lesson10.stdio.server.service.WeatherService;
import org.springframework.ai.support.ToolCallbacks;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;import java.util.Arrays;
import java.util.List;@SpringBootApplication
public class Lesson10MCPServerStdioApplication {@Beanpublic List<ToolCallback> weatherTools(WeatherService weatherService) {return Arrays.stream(ToolCallbacks.from(weatherService)).toList();}public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson10MCPServerStdioApplication.class, args);}
}

2.1.2 stdio-client子模块

1）在lesson10子模块下，新建stdio-client子模块，其pom引入如下：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId></dependency><!-- 引入的是mcp-client --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId></dependency>
</dependencies>

2）配置application.properties文件

# 聊天模型
spring.ai.zhipuai.api-key=你的智谱模型的API KEY
spring.ai.zhipuai.chat.options.model=GLM-4-Flash-250414
spring.ai.zhipuai.chat.options.temperature=0.7# 指定mcp-servers的文件
spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:/mcp-servers-config.json

3）配置MCP-Server文件mcp-servers-config.json

{"mcpServers": {"spring-ai-mcp-weather": {"command": "java","args": ["-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true","-jar","E:/workspace/iip-factory/springai-study/lesson10/stdio-server/target/stdio-server-1.0-SNAPSHOT.jar"]}}
}

注意：其中jar包的路径由自己实际路径为主，这里其实就是使用java命令启动MCP-Server服务

4）新建MCPClientStdioController类进行访问

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class MCPClientStdioController {private ChatClient chatClient;public MCPClientStdioController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolCallbackProvider tools) {this.chatClient = chatClientBuilder.defaultToolCallbacks(tools).build();}/*** @param message 问题*/@GetMapping("/ai/stdio/client")public String stdioClient(@RequestParam(value = "message", required = true) String message) {return this.chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

5）新建Lesson10MCPClientStdioApplication启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class Lesson10MCPClientStdioApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson10MCPClientStdioApplication.class, args);}}

2.1.3 演示效果

1）对stdio-server子模块进行打包，会在target目录下得到jar包

2）启动stdio-client子模块

上图中可以看到有一个子线程访问工具连接

3）访问地址

http://localhost:8080/ai/stdio/client?message=广州市的天气预报

说明：可以看到，其访问结果是正确的。

2.2 MCP-Server（SSE模式）

代码参考lesson10子模块下面的，sse-server和sse-client两个子模块

2.2.1 sse-server子模块

1）在lesson10子模块下，新建sse-server子模块，其pom引入如下：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- 引入的是mcp-server --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId></dependency>
</dependencies>

2）配置application.properties文件

# 为了防止与客户端端口冲突，重新配置端口
server.port=8081
# 服务名称
spring.ai.mcp.server.name=sse-weather-server
# 服务版本
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1
# 定义同步模式（必须设置）
spring.ai.mcp.server.type=SYNC
# 是否关闭stdio模式，因为webmvc支持stdio和sse，这里演示sse，关闭stdio
spring.ai.mcp.server.stdio=false
# 用于客户端发送消息的自定义 SSE 消息端点路径，以供网络传输使用
spring.ai.mcp.server.sse-message-endpoint=/mcp/message
# 用于网络传输的自定义 SSE 端点路径
spring.ai.mcp.server.sse-endpoint=/sse

注意：这里有几个点需要注意
1）spring.ai.mcp.server.stdio=false，关闭stdio模式，实际上webmvc也支持stdio模式，这里只是为了演示sse模式
2）这里没有把banner和控制台输出屏蔽，是因为sse模式不是通过控制台输出，因此没必要屏蔽

3）新建天气预报服务WeatherService：

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service
public class WeatherService {@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;private static final String adcode = "adcode";@Tool(description = "获取中国城市的天气情况")public String getWeatherForecastByCity(String city) {// 获取城市的adcodeString result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address=西安&key=你的高德APIKEY", String.class);// 这里为了方便简单处理一下字符串获取adcode，正式的话需要解析json格式int startIndex = result.indexOf(adcode);String code = result.substring(startIndex+adcode.length()+3,result.indexOf(",",startIndex)-1);// 通过城市的adcode，进行获取天气预报result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?extensions=all&key=你的高德APIKEY&city="+code, String.class);return result;}}

4）由于使用RestTemplate访问API，因此配置RestTemplateConfig：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Configuration
public class RestTemplateConfig {@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();}
}

5）配置启动类Lesson10MCPServerSSEApplication ：

import com.demo.lesson10.sse.server.service.WeatherService;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
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 Lesson10MCPServerSSEApplication {@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();}public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson10MCPServerSSEApplication.class, args);}
}

2.2.2 sse-client子模块

1）在lesson10子模块下，新建sse-client子模块，其pom引入如下：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId></dependency><!-- 引入的是mcp-client --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId></dependency>
</dependencies>

2）配置application.properties文件

# 聊天模型
spring.ai.zhipuai.api-key=你的智谱模型的API KEY
spring.ai.zhipuai.chat.options.model=GLM-4-Flash-250414
spring.ai.zhipuai.chat.options.temperature=0.7# 指定mcp-servers的URL
spring.ai.mcp.client.type=SYNC
spring.ai.mcp.client.sse.connections.server1.url=http://localhost:8081

说明：由于sse-server没有特意配置路径，因此无需配置sse-endpoint

3）新建MCPClientSSEController 类进行访问

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class MCPClientSSEController {private ChatClient chatClient;public MCPClientSSEController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolCallbackProvider tools) {this.chatClient = chatClientBuilder.defaultToolCallbacks(tools).build();}/*** @param message 问题*/@GetMapping("/ai/sse/client")public String amapMaps(@RequestParam(value = "message", required = true) String message) {return this.chatClient.prompt().user(message).call().content();}}

4）新建Lesson10MCPClientSSEApplication 启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class Lesson10MCPClientSSEApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson10MCPClientSSEApplication.class, args);}}

2.2.3 演示效果

1）启动sse-server子模块

2）启动sse-client子模块

3）访问地址：

http://localhost:8080/ai/sse/client?message=广州市的天气预报

可以去看sse-server控制台的日志，有调用的日志

结语：本章演示通过2种方式建立了MCP-Server服务，对于MCP的内容还比较多，这里只是一个入门。如果对这一块感兴趣的朋友，需要先研究一下MCP协议，里面涉及的配置也可以参考官方网站。下一章将讲更为复杂的RAG框架。