Spring AI企业级应用实战（6）：MCP Client/Server接入、工具发现与生产治理

文章摘要

前五篇已经完成DeepSeek接入、统一ChatClient、流式输出、Chat Memory和Tool Calling。本篇把工具能力从本地Java方法扩展到标准MCP体系：使用Spring AI 2.0构建MCP Server，通过@McpTool暴露订单查询能力；在另一个Spring Boot应用中配置MCP Client，将远程工具自动接入ChatClient；最后补齐工具过滤、租户隔离、权限、超时、名称冲突、审计和协议迁移。完成后，业务Agent无需直接依赖订单系统SDK，即可通过标准协议调用企业工具。

一、本篇目标

最终架构：

用户请求 → CustomerAgent → Spring AI ChatClient → ToolCallingAdvisor → MCP ToolCallback → Order MCP Server → Order Service → Database

工程拆成两个应用：

spring-ai-mcp-order-server spring-ai-enterprise-agent

MCP Server负责

• 暴露工具；
• 业务参数校验；
• 资源归属校验；
• 返回结构化结果；
• 工具级