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从 0 开始学习大模型应用开发（加餐二）- 使用Spring AI开发MCP系统

ai 2025/7/22 1:03:34

项目源码地址：

GitHub - brianxiadong/llm-langchain-project: llm-langchain-project

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一、什么是 Spring AI

Spring AI (https://spring.io/projects/spring-ai)]是 Spring 官方于 2023 年推出的 AI 应用开发框架，它如同 AI 世界的"Spring 生态连接器"，致力于简化开发集成了 AI 功能的应用程序。它主要解决两大核心问题：

  1. 统一接口：消除不同 AI 服务（如 OpenAI、智谱 AI、DeepSeek 等）的 API 差异，允许用户灵活地在多个模型之间切换。
  2. 生态整合：将 AI 能力无缝融入 Spring 技术栈（如 Spring Boot、Spring MVC）。

在这里插入图片描述

如上图所示，Spring AI 成为了连接企业数据以及 API 和生成式 AI 的桥梁。

🛠️ 核心功能矩阵

Spring AI 具备的能力如下：

它具备以下特点：

  1. 即插即用：通过更换 application.yml 配置即可切换大模型供应商。
  2. 响应式支持：原生集成 Reactor Streams，支持背压控制的流式响应。
  3. 扩展性强：自定义 ChatClient 实现可接入任意 AI 服务。

😎Spring AI 能做什么？

那么 Spring AI 到底能做什么呢？这里我给出几个常见案例，在咱们这套课程中也会带着大家完成这些案例：

案例 1：智能客服系统

  • 场景：集成自然语言处理的客服机器人，处理用户咨询、订单查询和售后问题。

  • AI 价值：

    • 减少人工客服成本，24/7 响应客户需求。
    • 通过意图识别提升问题解决效率（准确率可达 85%+）。

  • Spring AI 实现：
    使用 Spring AI 的对话模型接口（如 OpenAI 或 智谱 AI），快速构建企业级对话流。

案例 2：智能数据分析平台

  • 场景：自动分析企业销售数据、用户行为日志，生成可视化报告和预测建议。

  • AI 价值：

    • 通过时间序列预测优化库存管理（降低 20%-30% 滞销风险）。
    • 实时异常检测（如金融反欺诈）。

  • Spring AI 实现：
    结合 Spring AI 和 MCP 组件，对数据库进行访问，实现数据预处理与预测 API。

案例 3：自动化文档处理

  • 场景：合同、发票的自动分类、关键词提取和合规性审查。

  • AI 价值：

    • 节省 90% 人工文档处理时间。
    • 通过 OCR 实现非结构化数据标准化。

  • Spring AI 实现：
    调用 Spring AI 的多模态接口，实现文档解析流水线。

案例 4：智能营销内容生成

  • 场景：自动化生成广告文案、社交媒体推文、邮件营销内容，支持多语言适配。

  • AI 价值：

    • 缩短 70% 的创意内容生产周期。
    • 通过 A/B 测试数据反馈优化生成策略（点击率提升 15%-25%）。

  • Spring AI 实现：
    调用 大模型接口，结合企业品牌风格指南定制生成规则。

案例 5：语音客服系统

  • 场景：通过语音交互处理用户来电（如银行催收、快递查询、政务热线），支持多语言、方言识别和情感分析。

  • AI 价值：

    • 成本降低：替代 60% 以上重复性语音服务（如账单查询）。
    • 效率提升：语音响应速度 <1 秒（传统 IVR 需 5-10 秒菜单导航）。

  • Spring AI 实现：

    1. 语音识别
      • 集成 Whisper 模型，将用户语音转为文本。
      • 支持实时流式传输（降低延迟）。
    2. 自然语言处理（NLP）
      • 使用 Spring AI 的对话模型解析用户意图，生成响应文本。
      • 情感分析：识别用户情绪（愤怒/焦虑），触发人工坐席接管。
    3. 语音合成（TTS）
      • 调用 AI 模型生成拟人化语音反馈。

二、MCP的三种类型

1. stdio（标准输入输出）
工作原理：
基于进程间通信，客户端启动 MCP Server 子进程，通过标准输入（stdin）接收请求，标准输出（stdout）返回响应，消息格式为 JSON-RPC 2.0。

技术特点：

  • 低延迟：无需网络开销，适合实时性要求高的本地场景（如 IDE 插件与进程交互）。
  • 强耦合性：客户端与服务器需运行在同一主机，呈 1:1 绑定关系。
  • 安全性高：数据不经过网络传输，可避免中间人攻击等风险。
    适用场景：
    主要用于本地或容器化环境下的进程间通信，简化部署流程，实现跨平台轻量高效部署。

2. sse（Server-Sent Events）
工作原理：
基于 HTTP 请求，服务器到客户端的通信使用 SSE，客户端到服务器的通信使用 POST 请求，消息格式为 JSON-RPC 2.0。
技术特点：

  • 适合远程连接：是 MCP 在网络环境中的主要实现技术，适用于云服务和远程 API 调用。
  • 长连接特性：依赖长连接维持通信，服务器需保持连接不中断，属于有状态连接。
  • 并发处理需求：HTTP 服务器需具备并发能力（如通过进程池提升并行处理能力）。

适用场景：
适用于服务器向客户端实时推送消息的远程场景（如实时数据更新、服务器状态通知），但并发管理较复杂。

3. streamable http
工作原理：
扩展的 HTTP 协议，允许服务器生成数据时逐步发送给客户端，可动态将普通 HTTP 请求升级为 SSE 流（用于通知或请求）。所有客户端到服务器的消息通过统一的 /message 端点传输，客户端通过头部提供 session id。
技术特点：

  • 灵活性高：服务器可自主决定是否支持流式传输，无需单独的 /sse 端点。
  • 支持无状态服务器：消除持久连接需求，资源在请求处理后释放，适合高并发场景。
  • 兼容性强：基于标准 HTTP，可无缝集成 CDN、API 网关、负载均衡器等，支持在 Vercel、Cloudflare、AWS Lambda 等云平台部署。

适用场景：
适用于各种网络环境，尤其适合对服务器灵活性、可扩展性和兼容性要求高的场景，适配现代分布式系统和高并发应用。

三、使用Spring AI搭建stdio的MCP服务端程序

官方文档：
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.1-SNAPSHOT/api/mcp/mcp-server-boot-starter-docs.html
官方案例：
https://github.com/spring-projects/spring-ai-examples/tree/main/model-context-protocol/weather/starter-stdio-server

环境要求

  • Java 17 或更高版本
  • Maven 3.6 或更高版本
  • Spring Boot 3.4.5
  • Spring AI 1.1.0-SNAPSHOT

项目结构

spring-ai-mcp-weather/
├── pom.xml
├── src/
│   └── main/
│       ├── java/
│       │   └── org/springframework/ai/mcp/saample/server/
│       │       ├── McpServerApplication.java
│       │       └── WeatherService.java
│       └── resources/
│           └── application.properties
├── start-mcp-server.sh
└── mcp-config-example.json

步骤1：创建Maven项目

pom.xml 配置

<?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 http://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>3.4.5</version><relativePath /></parent><groupId>com.example</groupId><artifactId>spring-ai-mcp-weather</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>Spring AI MCP Weather Server</name><description>Spring AI MCP Weather STDIO Server</description><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.1.0-SNAPSHOT</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><!-- Spring AI MCP Server Starter --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId></dependency><!-- Spring Web for RestClient --><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-web</artifactId></dependency><!-- Test Dependencies --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build><repositories><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>
</project>

步骤2：配置应用属性

application.properties

# 禁用Web应用类型，使用STDIO传输
spring.main.web-application-type=none# 重要：必须禁用banner和控制台日志以使STDIO传输正常工作
spring.main.banner-mode=off
logging.pattern.console=# MCP服务器配置
spring.ai.mcp.server.name=weather-mcp
spring.ai.mcp.server.version=0.0.1# 日志配置
logging.file.name=./logs/mcp-weather-server.log
logging.level.org.springframework.ai.mcp=DEBUG

步骤3：创建主应用类

McpServerApplication.java

package org.springframework.ai.mcp.sample.server;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 McpServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);}@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();}
}

步骤4：实现天气服务

WeatherService.java

package org.springframework.ai.mcp.sample.server;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestClient;
import org.springframework.web.client.RestClientException;@Service
public class WeatherService {private static final String BASE_URL = "https://api.weather.gov";private final RestClient restClient;public WeatherService() {this.restClient = RestClient.builder().baseUrl(BASE_URL).defaultHeader("Accept", "application/geo+json").defaultHeader("User-Agent", "WeatherApiClient/1.0 (your@email.com)").build();}// 数据传输对象@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Points(@JsonProperty("properties") Props properties) {@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Props(@JsonProperty("forecast") String forecast) {}}@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Forecast(@JsonProperty("properties") Props properties) {@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Props(@JsonProperty("periods") List<Period> periods) {}@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Period(@JsonProperty("number") Integer number,@JsonProperty("name") String name,@JsonProperty("startTime") String startTime,@JsonProperty("endTime") String endTime,@JsonProperty("isDaytime") Boolean isDayTime,@JsonProperty("temperature") Integer temperature,@JsonProperty("temperatureUnit") String temperatureUnit,@JsonProperty("temperatureTrend") String temperatureTrend,@JsonProperty("probabilityOfPrecipitation") Map probabilityOfPrecipitation,@JsonProperty("windSpeed") String windSpeed,@JsonProperty("windDirection") String windDirection,@JsonProperty("icon") String icon,@JsonProperty("shortForecast") String shortForecast,@JsonProperty("detailedForecast") String detailedForecast) {}}@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Alert(@JsonProperty("features") List<Feature> features) {@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Feature(@JsonProperty("properties") Properties properties) {}@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)public record Properties(@JsonProperty("event") String event,@JsonProperty("areaDesc") String areaDesc,@JsonProperty("severity") String severity,@JsonProperty("description") String description,@JsonProperty("instruction") String instruction) {}}/*** 获取指定经纬度的天气预报*/@Tool(description = "Get weather forecast for a specific latitude/longitude")public String getWeatherForecastByLocation(double latitude, double longitude) {var points = restClient.get().uri("/points/{latitude},{longitude}", latitude, longitude).retrieve().body(Points.class);var forecast = restClient.get().uri(points.properties().forecast()).retrieve().body(Forecast.class);String forecastText = forecast.properties().periods().stream().map(p -> {return String.format("""%s:Temperature: %s %sWind: %s %sForecast: %s""", p.name(), p.temperature(), p.temperatureUnit(), p.windSpeed(), p.windDirection(), p.detailedForecast());}).collect(Collectors.joining());return forecastText;}/*** 获取美国各州的天气警报*/@Tool(description = "Get weather alerts for a US state. Input is Two-letter US state code (e.g. CA, NY)")public String getAlerts(@ToolParam(description = "Two-letter US state code (e.g. CA, NY") String state) {Alert alert = restClient.get().uri("/alerts/active/area/{state}", state).retrieve().body(Alert.class);return alert.features().stream().map(f -> String.format("""Event: %sArea: %sSeverity: %sDescription: %sInstructions: %s""", f.properties().event(), f.properties().areaDesc(), f.properties().severity(), f.properties().description(), f.properties().instruction())).collect(Collectors.joining("\n"));}
}

步骤5：构建和运行

构建项目

mvn clean package

创建启动脚本

创建 start-mcp-server.sh 文件：

#!/bin/bash# JAR文件路径
JAR_FILE="target/spring-ai-mcp-weather-0.0.1-SNAPSHOT.jar"# 检查JAR文件是否存在
if [ ! -f "$JAR_FILE" ]; thenecho "错误: JAR文件不存在: $JAR_FILE"echo "请先运行: mvn clean package"exit 1
fi# 检查Java是否安装
if ! command -v java &> /dev/null; thenecho "错误: 未找到Java运行环境"echo "请安装Java 17或更高版本"exit 1
fiecho "正在启动MCP服务器..."
java -jar "$JAR_FILE"

运行服务器

chmod +x start-mcp-server.sh
./start-mcp-server.sh

步骤6：MCP客户端配置

Claude Desktop配置

创建 mcp-config.json 文件：

{"mcpServers": {"weather": {"command": "java","args": ["-jar","全路径/spring-ai-mcp-weather-0.0.1-SNAPSHOT.jar"],"env": {"JAVA_OPTS": "-Xmx512m"}}}
}

关键配置说明

1. STDIO传输配置

MCP使用STDIO进行通信，因此必须：

  • 设置 spring.main.web-application-type=none
  • 禁用banner：spring.main.banner-mode=off
  • 清空控制台日志格式：logging.pattern.console=

2. Tool注解

  • @Tool：标记方法为可调用的工具
  • @ToolParam：为参数提供描述信息
  • 方法必须是public且返回String类型

3. 依赖管理

  • 使用Spring AI BOM管理版本
  • 核心依赖：spring-ai-starter-mcp-server
  • Web客户端：spring-web

测试工具

可以通过以下方式测试MCP服务器：

  1. 直接调用：在WeatherService中添加main方法进行测试
  2. MCP客户端：配置Claude Desktop或其他MCP客户端
  3. 单元测试：编写Spring Boot测试用例

扩展功能

添加新工具

  1. 在服务类中添加带@Tool注解的方法
  2. 在主应用类中注册ToolCallbackProvider
  3. 重新构建和部署

错误处理

@Tool(description = "Safe weather forecast with error handling")
public String getSafeWeatherForecast(double latitude, double longitude) {try {return getWeatherForecastByLocation(latitude, longitude);} catch (RestClientException e) {return "Weather service temporarily unavailable: " + e.getMessage();}
}

常见问题

  1. STDIO通信失败：检查是否正确禁用了banner和控制台日志
  2. 工具未注册：确保在主应用类中正确配置了ToolCallbackProvider
  3. API调用失败：检查网络连接和API密钥配置

总结

通过以上步骤，您已经成功创建了一个完整的Spring AI MCP服务端程序。该服务器提供了天气预报和天气警报两个工具，可以被任何支持MCP协议的AI助手调用。

http://www.xdnf.cn/news/9610.html

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