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Spring AI MCP 实战：让大模型调用你的 Java 业务接口

news 2026/4/24 13:49:45

Spring AI MCP 实战：让大模型调用你的 Java 业务接口

背景

最近在和公司 AI 团队对接，遇到了一个很实际的问题：AI 团队开发了一个 MCP 市场，需要把我们现有的 HTTP 业务接口注册上去，供大模型调用。

由此引发了一个思考：如果用 Java 语言来实现一个 MCP 客户端和服务端，应该怎么做？

今天分享一下基于 Spring AI 实现 MCP 客户端和服务端的完整实战经验。

什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化的协议，用于 AI 模型与外部工具和资源交互。你可以把它理解为 AI 领域的 “USB 接口” —— 不管什么设备，只要支持 USB，就能插上去用。

MCP 协议的核心架构分为三层：

1. Client/Server 层

MCP Client：管理客户端连接、协议协商、能力发现、工具调用
MCP Server：暴露工具、资源，管理客户端连接

2. Session 层

管理通信模式，维持连接状态

3. Transport 层

处理消息传输和 JSON-RPC 序列化
支持多种传输方式：STDIO、HTTP/SSE、Streamable-HTTP

Spring AI MCP 支持

Spring AI 提供了完整的 MCP 支持，通过 Boot Starter 可以快速搭建 MCP Server 和 MCP Client：

组件	依赖	说明
Server	`spring-ai-starter-mcp-server-webflux`	WebFlux 版本，支持 SSE、Streamable-HTTP、Stateless
Client	`spring-ai-starter-mcp-client-webflux`	WebFlux 版本，支持 SSE、Streamable-HTTP

实战：搭建 MCP Server

项目结构

java-ai-mcp-server/ ├── pom.xml └── src/main/ ├── java/com/why/ │ ├── McpServerApplication.java │ └── mcp/server/tool/WeatherService.java └── resources/ └── application.properties

Maven 依赖

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>4.0.5</version></parent><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId></dependency><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>2.0.0-M4</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement>

配置 application.properties

server.port=9000 # MCP Server 配置 spring.ai.mcp.server.annotation-scanner.enabled=true spring.ai.mcp.server.name=java-ai-mcp-server spring.ai.mcp.server.version=1.0.0 spring.ai.mcp.server.type=sync spring.ai.mcp.server.protocol=sse

annotation-scanner.enabled=true：开启注解扫描，自动发现@Tool注解的方法
protocol=sse：使用 SSE（Server-Sent Events）传输协议

定义 MCP 工具

只需在方法上加@Tool注解，Spring AI 会自动将其暴露为 MCP 工具：

@ServicepublicclassWeatherService{privatestaticfinalStringBASE_URL="https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo";privatefinalRestClientrestClient=RestClient.builder().baseUrl(BASE_URL).build();@Tool(description="获取某个城市的天气")publicStringgetWeather(StringcityCode){returnrestClient.get().uri(uriBuilder->uriBuilder.queryParam("key","你的高德API Key").queryParam("city",cityCode).build()).retrieve().body(String.class);}}

注册工具

@SpringBootApplicationpublicclassMcpServerApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(McpServerApplication.class,args);}@BeanpublicToolCallbackProviderweatherTools(WeatherServiceweatherService){returnMethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();}}

启动后，访问http://localhost:9000/mcp-server即可连接。

实战：搭建 MCP Client

项目结构

java-ai-mcp-client/ ├── pom.xml └── src/main/ ├── java/com/why/ │ ├── McpClientApplication.java │ └── controller/ChatClientController.java └── resources/ └── application.properties

Maven 依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-minimax</artifactId></dependency>

配置 application.properties

server.port=9001 # MiniMax 配置 spring.ai.minimax.base-url=api.minimax.chat spring.ai.minimax.api-key=你的API Key spring.ai.minimax.chat.options.model=minimax-m2.7 # MCP Client 配置 spring.ai.mcp.client.enabled=true spring.ai.mcp.client.name=java-ai-mcp-client spring.ai.mcp.client.version=1.0.0 spring.ai.mcp.client.type=sync spring.ai.mcp.client.sse.connections.java-ai-mcp-server.url=http://localhost:9000/mcp-server

关键点：Client 的sse.connections.xxx.url必须与 Server 的spring.ai.mcp.server.name对应上。

使用 MCP 工具

通过SyncMcpToolCallbackProvider注入所有 MCP 工具：

@Slf4j@RestController@RequestMapping("minimax")publicclassChatClientController{@ResourceprivateMiniMaxChatModelminiMaxChatModel;@ResourceprivateSyncMcpToolCallbackProvidermcpToolCallbackProvider;@GetMapping(value="/stream/event",produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)publicFlux<String>streamEvent(@RequestParam("question")Stringquestion){ChatClientchatClient=ChatClient.builder(miniMaxChatModel).build();// 获取所有 MCP 工具vartoolCallbacks=mcpToolCallbackProvider.getToolCallbacks();returnchatClient.prompt(question).toolCallbacks(toolCallbacks).stream().content();}}