MCP Server Java 开发框架的体验比较（spring ai mcp 和 solon ai mcp）和实现示例对比

以下是 Spring AI MCP 与 Solon AI MCP 两大主流 Java 开发框架的体验对比及实现示例分析：

Spring AI MCP 与 Solon AI MCP 开发体验对比

维度	Spring AI MCP	Solon AI MCP
JDK 版本要求	仅支持 JDK 17+（依赖 spring-ai-mcp-server/client 组件）	支持 JDK 8+（适配存量系统，尤其适合国内大量 JDK 8 环境）
架构设计	模块化三层架构（客户端/服务器层、会话层、传输层），强调协议标准化与分层解耦	轻量化设计，类似 MVC 开发风格，直接通过注解定义工具和服务端点
开发复杂度	需配置较多组件（如 ToolCallbackProvider、协议版本协商），学习曲线较陡	极简配置（仅需 @McpServerEndpoint 注解），贴近传统 Web 开发习惯
传输协议支持	原生支持 SSE（HTTP 流式）和 STDIO（进程间通信），适合远程/本地多场景	同样支持 SSE 和 STDIO，但配置更简化（如通过 sseEndpoint 属性指定路径）
扩展性	深度整合 Spring 生态（如 Spring Boot Starter、依赖注入），适合大型企业级应用	灵活嵌入多框架（Spring Boot2/3、JFinal、Vert.x），适合快速迭代和轻量级场景
生态与社区	背靠 Spring 官方生态，文档完善，社区活跃，适合长期维护的项目	国产框架，生态逐渐完善，侧重轻量化和本土化需求（如信创、军工项目）
典型适用场景	复杂企业级应用、跨平台工具服务、需严格权限控制的场景	快速原型开发、存量系统改造、嵌入式设备、对 JDK 版本敏感的场景

实现示例对比

1. Spring AI MCP 示例（天气查询服务）

特点：基于 Spring Boot Starter 快速搭建，通过 @Tool 注解暴露工具方法，需显式配置 ToolCallbackProvider。

// 1. 添加依赖（pom.xml）
<dependency><groupId>org.springframework.