【Spring AI快速上手 (六)】MCP工具调用新范式_java spring-ai mcp-server服务启动了 mcp-server有提供接口供服务调
一、前言
二、MCP简介
2.1 协议定位与核心价值
2.2 核心组件与交互模型
2.3 通信模式演进
2.4 Spring AI与MCP深度集成范式
2.5 MCP协议演进与行业实践
2.6 未来方向：构建智能体互联网的基石
三、MCP工具调用新范式
Spring AI与MCP的Stdio模式集成实战
基于Stdio协议的MCP服务声明与调用指南
SSE协议下的MCP实时通信实现
一、前言
Spring AI详解：【Spring AI详解】开启Java生态的智能应用开发新时代(附不同功能的Spring AI实战项目)-CSDN博客
二、MCP简介
2.1 协议定位与核心价值
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 是由Anthropic推动的开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供标准化接口，实现与外部数据源、工具的安全高效交互。
其核心价值体现在：
解耦AI与数据源：通过统一协议屏蔽底层数据源差异，开发者无需为每个工具编写定制化接口。
构建工具生态系统：持续扩展的预集成工具库（如数据库、API、地图服务），支持动态发现和调用。
安全上下文传递：在企业基础设施内安全处理敏感数据，通过OAuth等机制保障数据隐私。
2.2 核心组件与交互模型
MCP采用客户端-服务器架构，包含五大角色：
数据流向：Host → Client → Server → 数据源/API → 返回结果至LLM
2.3 通信模式演进
MCP支持三类通信模式，适应不同场景需求：
Stdio模式：
通过标准输入输出流通信，适用于本地轻量化工具（如文件操作）。
优势：无网络依赖、低延迟；缺陷：仅限单机部署
SSE模式：
基于HTTP的Server-Sent Events，支持远程服务实时流式响应。
典型场景：企业级天气预报服务、金融数据流
Streamable HTTP模式（2025年新增）：
融合普通HTTP与SSE流式传输优势，支持断线恢复与无状态服务。
解决传统SSE长连接压力问题，成为当前推荐方案
2.4 Spring AI与MCP深度集成范式
分层架构设计
Spring AI通过抽象层屏蔽协议细节，实现业务代码与协议解耦：
声明层：@Tool注解定义工具能力，@ToolParam描述参数语义（如航班退票接口）
协议层：ToolCallbackProvider处理MCP协议通信，支持同步/异步调用
执行层：ChatClient构建对话流程，注入系统参数（如当前日期）增强上下文感知
两种调用范式详解
典型场景选择建议：
高频工具（如实时导航）选SSE模式保障响应速度
敏感操作（如数据库更新）用Stdio本地化部署
复杂业务链组合多个MCP微服务实现能力复用
协议无关性设计
Spring AI通过统一编程模型屏蔽底层协议差异：
同一套@Tool接口可同时发布为Stdio服务与SSE端点
McpFunctionCallback将MCP工具转换为Spring AI函数，供ChatClient直接调用。
动态工具注册：SSE模式下@Tool方法自动转换为API端点，无需额外配置
2.5 MCP协议演进与行业实践
关键技术里程碑
Streamable HTTP替代SSE成为默认传输协议，解决长连接不可恢复问题 。
安全四原则强化：用户同意控制、数据最小化、工具沙箱隔离、LLM采样授权
Claude Messages API原生支持MCP，通过mcp_servers参数直连远程服务
动态客户端注册（DCR）机制简化OAuth集成，降低认证开发成本
安全架构升级
MCP面临的七类核心风险与应对策略：
行业应用场景
2.6 未来方向：构建智能体互联网的基石
技术演进趋势
去中心化身份认证：集成W3C DID标准，实现跨域身份互通
分层智能体系统：MCP Gateway协调多智能体协作，解决复杂工作流
协议标准化：推进ISO/IEC国际标准认证，增强跨平台兼容性
开发者行动建议
新项目架构：优先采用Streamable HTTP协议，平衡性能与可靠性
存量系统改造：通过McpFunctionCallback渐进式替换传统插件
生产部署规范：启用logging.level.io.modelcontextprotocol=DEBUG监控协议交互、敏感操作强制OAuth Scope授权
终极愿景： MCP不仅是技术协议，更是智能体生态的“连接器哲学”——当每个数据源都拥有标准化接口，AI应用将真正实现“即插即用”的革命性体验，推动从封闭模型向开放智能体网络的范式迁移
三、MCP工具调用新范式
pom.xml
spring-boot-starter-web提供Web基础支持。
spring-ai-alibaba-starter-dashscope集成阿里云Dashscope服务。
spring-ai-starter-mcp-client-webflux支持SSE和Stdio两种通信协议
com.alibaba.cloud.ai spring-ai-alibaba-bom 1.0.0.2 pom import org.springframework.ai spring-ai-bom 1.0.0 pom import org.springframework.boot spring-boot-dependencies 3.2.5 pom import org.springframework.boot spring-boot-starter-web com.alibaba.cloud.ai spring-ai-alibaba-starter-dashscope org.springframework.ai spring-ai-starter-mcp-client-webflux application.propertise
# 阿里大模型spring.ai.dashscope.api-key=${TONGYI_AI_KEY}spring.ai.dashscope.chat.options.model= qwen-pluslogging.level.org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor= debugSpring AI与MCP的Stdio模式集成实战
application.yml
MCP客户端配置：
超时时间设为60秒（生产环境需按业务调整）。
支持两种Stdio模式配置：
外部JSON文件：通过classpath:/mcp/mcp-servers-config.json加载服务器配置（推荐模块化管理）。
内联配置：直接定义命令、参数和环境变量（适合简单场景，但复杂命令建议用JSON）
日志配置：启用MCP客户端和协议规范的DEBUG日志，便于调试
server: port: 8080 # 应用服务端口 servlet: encoding: charset: UTF-8 # 强制使用UTF-8编码 enabled: true # 启用编码过滤器 force: true # 强制响应使用配置的字符集spring: ai: mcp: client: request-timeout: 60000 # MCP请求超时时间（毫秒），建议生产环境根据业务调整 stdio: # 1. 推荐将服务器配置分离到独立JSON文件（模块化管理） # 文件格式需符合Claude Desktop规范，支持多服务器配置 servers-configuration: classpath:/mcp/mcp-servers-config.json # 2. 替代方案：直接内联配置（适合简单场景） # 注意：复杂命令建议使用外部JSON文件 # connections: # baidu-map: # command: cmd # args: # - /c # - npx # - -y # - @baidumap/mcp-server-baidu-map # env: # BAIDU_MAP_API_KEY: xxx# 调试日志配置logging: level: io: modelcontextprotocol: client: DEBUG # 启用MCP客户端详细日志 spec: DEBUG # 启用协议规范级日志（含请求/响应详情）resources.map.mcp-servers-config.json（百度地图MCP）
定义百度地图MCP服务的启动配置：
使用cmdcmd执行命令，参数包括npx和@baidumap/mcp-server-baidu-map。
环境变量BAIDU_MAP_API_KEY需替换为实际值
{ \"mcpServers\": { \"baidu-map\": { \"command\": \"cmd\", \"args\": [ \"-c\", \"npx\", \"-y\", \"@baidumap/mcp-server-baidu-map\" ], \"env\": { \"BAIDU_MAP_API_KEY\": \"xxx\" } } }}Tool 工具类
声明工具接口供AI模型调用
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class ToolsService { /** * 退票 * @param ticketNumber 预定号 * @param name 真实人名 * @return 退票成功 */ @Tool(description = \"退票/取消预定,调用之前先查询航班\") public String cancel( // @ToolParam告诉大模型参数的描述 @ToolParam(description = \"预定号，可以是纯数字\") String ticketNumber, @ToolParam(description = \"真实人名（必填，必须为人的真实姓名，严禁用其他信息代替；如缺失请传null）\") String name ) { return \"退票成功\"; } @Tool(description = \"获取航班信息\") public FlightBookingService.BookingDetails getBookingDetails( @ToolParam(description = \"预定号，可以是纯数字\") String bookingNumber, @ToolParam(description = \"真实人名（必填，必须为人的真实姓名，严禁用其他信息代替；如缺失请传null）\") String name) { return \"查询成功\"; }}对话调用控制器类
通过ChatClient.Builder构建客户端，注册工具服务和回调处理器
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import reactor.core.publisher.Flux;import java.time.LocalDate;/** * 航空公司智能客服控制器 * 核心功能： * 1. 集成百度地图服务（通过MCP协议调用） * 2. 航班查询与预订服务 * 3. 流式对话接口（SSE） * * 关于百度地图MCP调用： * - 实际调用通过ToolCallbackProvider实现 * - ToolsService仅声明工具接口，不直接处理调用 * - MCP服务配置在application.yaml中定义 */@RestController@CrossOriginpublic class OpenAiController { private final ChatClient chatClient; /** * 构造方法（关键依赖注入） * @param chatClientBuilder ChatClient构建器 * @param toolsService 工具服务（声明百度地图/航班等工具） * @param toolCallbackProvider MCP调用处理器（实际触发百度地图服务调用） */ public OpenAiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolsService toolsService, ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) { this.chatClient = chatClientBuilder // 系统角色定义（包含百度地图服务说明） .defaultSystem(\"\"\" ## 角色 您是一个航空公司的智能客服助手，集成了百度地图服务功能。 ## 服务能力 1. 可以查询地点、路线规划、周边搜索等地图相关服务 2. 提供航班信息查询、预订等航空服务 3. 支持多轮对话，保持上下文理解 ## 交互要求 1. 使用简体中文进行交流 2. 涉及地图服务时，明确说明使用的是百度地图数据 3. 对于需要确认的操作(如预订、修改等)，必须获得用户明确确认后再执行 4. 提供准确的地理位置信息时，需注明数据来源和更新时间 ## 当前信息 今天的日期是 {current_date} 地图数据来源: 百度地图API \"\"\") // 注册工具声明（工具实际调用通过toolCallbackProvider） .defaultTools(toolsService) // 关键配置：设置MCP回调处理器（实际触发百度地图调用） .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider) .build(); } /** * 流式对话接口 * 当用户请求涉及百度地图服务时： * 1. AI生成工具调用请求 * 2. ToolCallbackProvider通过MCP协议调用百度地图 * 3. 返回结果后生成响应 * * @param message 用户消息（示例：\"查询北京西站到首都机场的驾车路线\"） * @return 流式响应（包含地图数据时会标注来源） */ @CrossOrigin @GetMapping(value = \"/ai/generateStreamAsString\", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux generateStreamAsString( @RequestParam(value = \"message\", defaultValue = \"查询北京到上海的自驾路线\") String message) { return chatClient.prompt() .user(message) .system(p -> p.param(\"current_date\", LocalDate.now())) .stream() .content(); }}这样就成功用Spring AI调用了百度地图的MCP
基于Stdio协议的MCP服务声明与调用指南
pom.xml
依赖spring-ai-starter-mcp-server提供Stdio模式支持（含协议核心、工具管理）。
可选spring-web依赖（HTTP调用外部工具时需添加）
org.springframework.ai spring-ai-bom 1.0.0 pom import org.springframework.boot spring-boot-dependencies 3.2.5 pom import org.springframework.ai spring-ai-starter-mcp-server org.springframework spring-web org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin repackage application.yml
强制非Web环境（web-application-type: none），禁用Banner避免干扰Stdio通信
spring: main: # 禁用Web应用类型（强制非Web环境） # 重要：MCP STDIO模式需要非Web环境 web-application-type: none # 禁用Spring Boot横幅（必需配置） # 原因：控制台输出会干扰STDIO协议通信 banner-mode: off ai: mcp: server: # 服务器标识（需全局唯一） name: my-weather-server # 服务版本号（遵循语义化版本规范） version: 0.0.1 调用外部OpenMeteo接口获取指定经纬度的天气预报
调用OpenMeteo免费API获取天气预报，支持：
当前天气（温度、湿度、降水等）。
7天预报（最高/低温、风速、天气代码转换）。
import java.util.List;import java.time.LocalDate;import java.time.format.DateTimeFormatter;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;/** * 利用OpenMeteo的免费天气API提供天气服务 * 该API无需API密钥，可以直接使用 */@Servicepublic class OpenMeteoService { // OpenMeteo免费天气API基础URL private static final String BASE_URL = \"https://api.open-meteo.com/v1\"; private final RestClient restClient; public OpenMeteoService() { this.restClient = RestClient.builder() .baseUrl(BASE_URL) .defaultHeader(\"Accept\", \"application/json\") .defaultHeader(\"User-Agent\", \"OpenMeteoClient/1.0\") .build(); } // OpenMeteo天气数据模型 @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) public record WeatherData( @JsonProperty(\"latitude\") Double latitude, @JsonProperty(\"longitude\") Double longitude, @JsonProperty(\"timezone\") String timezone, @JsonProperty(\"current\") CurrentWeather current, @JsonProperty(\"daily\") DailyForecast daily, @JsonProperty(\"current_units\") CurrentUnits currentUnits) { @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) public record CurrentWeather( @JsonProperty(\"time\") String time, @JsonProperty(\"temperature_2m\") Double temperature, @JsonProperty(\"apparent_temperature\") Double feelsLike, @JsonProperty(\"relative_humidity_2m\") Integer humidity, @JsonProperty(\"precipitation\") Double precipitation, @JsonProperty(\"weather_code\") Integer weatherCode, @JsonProperty(\"wind_speed_10m\") Double windSpeed, @JsonProperty(\"wind_direction_10m\") Integer windDirection) { } @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) public record CurrentUnits( @JsonProperty(\"time\") String timeUnit, @JsonProperty(\"temperature_2m\") String temperatureUnit, @JsonProperty(\"relative_humidity_2m\") String humidityUnit, @JsonProperty(\"wind_speed_10m\") String windSpeedUnit) { } @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) public record DailyForecast( @JsonProperty(\"time\") List time, @JsonProperty(\"temperature_2m_max\") List tempMax, @JsonProperty(\"temperature_2m_min\") List tempMin, @JsonProperty(\"precipitation_sum\") List precipitationSum, @JsonProperty(\"weather_code\") List weatherCode, @JsonProperty(\"wind_speed_10m_max\") List windSpeedMax, @JsonProperty(\"wind_direction_10m_dominant\") List windDirection) { } } /** * 获取天气代码对应的描述 */ private String getWeatherDescription(int code) { return switch (code) { case 0 -> \"晴朗\"; case 1, 2, 3 -> \"多云\"; case 45, 48 -> \"雾\"; case 51, 53, 55 -> \"毛毛雨\"; case 56, 57 -> \"冻雨\"; case 61, 63, 65 -> \"雨\"; case 66, 67 -> \"冻雨\"; case 71, 73, 75 -> \"雪\"; case 77 -> \"雪粒\"; case 80, 81, 82 -> \"阵雨\"; case 85, 86 -> \"阵雪\"; case 95 -> \"雷暴\"; case 96, 99 -> \"雷暴伴有冰雹\"; default -> \"未知天气\"; }; } /** * 获取风向描述 */ private String getWindDirection(int degrees) { if (degrees >= 337.5 || degrees = 22.5 && degrees = 67.5 && degrees = 112.5 && degrees = 157.5 && degrees = 202.5 && degrees = 247.5 && degrees < 292.5) return \"西风\"; return \"西北风\"; } /** * 获取指定经纬度的天气预报 * * @param latitude 纬度 * @param longitude 经度 * @return 指定位置的天气预报 * @throws RestClientException 如果请求失败 */ @Tool(description = \"获取指定经纬度的天气预报,根据位置自动推算经纬度\") public String getWeatherForecastByLocation( double latitude, double longitude) { // 获取天气数据（当前和未来7天） var weatherData = restClient.get() .uri(\"/forecast?latitude={latitude}&longitude={longitude}¤t=temperature_2m,apparent_temperature,relative_humidity_2m,precipitation,weather_code,wind_speed_10m,wind_direction_10m&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_sum,weather_code,wind_speed_10m_max,wind_direction_10m_dominant&timezone=auto&forecast_days=7\", latitude, longitude) .retrieve() .body(WeatherData.class); // 拼接天气信息 StringBuilder weatherInfo = new StringBuilder(); // 添加当前天气信息 WeatherData.CurrentWeather current = weatherData.current(); String temperatureUnit = weatherData.currentUnits() != null ? weatherData.currentUnits().temperatureUnit() : \"°C\"; String windSpeedUnit = weatherData.currentUnits() != null ? weatherData.currentUnits().windSpeedUnit() : \"km/h\"; String humidityUnit = weatherData.currentUnits() != null ? weatherData.currentUnits().humidityUnit() : \"%\"; weatherInfo.append(String.format(\"\"\" 当前天气: 温度: %.1f%s (体感温度: %.1f%s) 天气: %s 风向: %s (%.1f %s) 湿度: %d%s 降水量: %.1f 毫米 \"\"\", current.temperature(), temperatureUnit, current.feelsLike(), temperatureUnit, getWeatherDescription(current.weatherCode()), getWindDirection(current.windDirection()), current.windSpeed(), windSpeedUnit, current.humidity(), humidityUnit, current.precipitation())); // 添加未来天气预报 weatherInfo.append(\"未来天气预报:\\n\"); WeatherData.DailyForecast daily = weatherData.daily(); for (int i = 0; i < daily.time().size(); i++) { String date = daily.time().get(i); double tempMin = daily.tempMin().get(i); double tempMax = daily.tempMax().get(i); int weatherCode = daily.weatherCode().get(i); double windSpeed = daily.windSpeedMax().get(i); int windDir = daily.windDirection().get(i); double precip = daily.precipitationSum().get(i); // 格式化日期 LocalDate localDate = LocalDate.parse(date); String formattedDate = localDate.format(DateTimeFormatter.ofPattern(\"yyyy-MM-dd (EEE)\")); weatherInfo.append(String.format(\"\"\" %s: 温度: %.1f%s ~ %.1f%s 天气: %s 风向: %s (%.1f %s) 降水量: %.1f 毫米 \"\"\", formattedDate, tempMin, temperatureUnit, tempMax, temperatureUnit, getWeatherDescription(weatherCode), getWindDirection(windDir), windSpeed, windSpeedUnit, precip)); } return weatherInfo.toString(); }}McpServerApplication启动类
注册OpenMeteoService为MCP工具，通过MethodToolCallbackProvider暴露@Tool方法。
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;@SpringBootApplicationpublic class McpServerApplication { /** * MCP服务器主启动类 * 核心功能： * 1. 注册MCP工具服务（如天气查询） * 2. 初始化MCP协议通信端点 * 3. 提供工具回调处理器 * * 工作流程： * 1. AI模型生成工具调用请求 → * 2. ToolCallbackProvider通过MCP协议转发 → * 3. OpenMeteoService执行实际业务逻辑 → * 4. 结果返回AI模型生成响应 */@SpringBootApplicationpublic class McpServerApplication { /** * 应用主入口 * @param args 命令行参数 * * 注意：根据传输协议不同需要特殊配置： * - STDIO模式：需设置spring.main.web-application-type=none * - SSE模式：需配置server.port和MCP端点 */ public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args); } /** * 注册MCP工具回调处理器 * @param openMeteoService 天气查询服务（需包含@Tool注解方法） * @return ToolCallbackProvider实例 * * 关键作用： * 1. 将OpenMeteoService中的@Tool方法暴露为MCP可调用接口 * 2. 处理AI模型发起的工具调用请求 * 3. 管理工具执行结果返回流程 */ @Bean public ToolCallbackProvider weatherTools(OpenMeteoService openMeteoService) { return MethodToolCallbackProvider.builder() .toolObjects(openMeteoService) // 注册工具类实例 .build(); }}生成JAR后，客户端通过JSON配置JAR路径和启动命令
接下来就是把这个项目进行 package 打成一个 jar 包：mcp-stdio-server-0.0.1.jar
然后就是配置到客户端（这里直接用前面 Spring AI接入MCP 的项目中配置）：
resources.map.mcp-servers-config.json
去除百度MCP防止天气查询冲突,配置jar包路径及启动命令
{ \"mcpServers\": { \"mcp-server-weather\": { \"command\": \"java\", \"args\": [ \"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true\", \"-Dlogging.pattern.console=\", \"-jar\", \"D:\\\\ideaworkspace\\\\git_pull\\\\spring-ai-parent\\\\mcp-stdio-server\\\\target\\\\mcp-stdio-server-0.0.1.jar\" ] } }}修改之前的路线查询消息，改为天气查询消息
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import reactor.core.publisher.Flux;import java.time.LocalDate;/** * 航空公司智能客服控制器 * 核心功能： * 1. 集成百度地图、OpenMeteo服务（通过MCP协议调用） * 2. 航班查询与预订服务 * 3. 流式对话接口（SSE） * * 关于OpenMeteo MCP调用： * - 实际调用通过ToolCallbackProvider实现 * - ToolsService仅声明工具接口，不直接处理调用 * - MCP服务配置在application.yaml中定义 */@RestController@CrossOriginpublic class OpenAiController { private final ChatClient chatClient; /** * 构造方法（关键依赖注入） * @param chatClientBuilder ChatClient构建器 * @param toolsService 工具服务（声明百度地图/OpenMeteo/航班等工具） * @param toolCallbackProvider MCP调用处理器 */ public OpenAiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolsService toolsService, ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) { this.chatClient = chatClientBuilder // 系统角色定义（包含百度地图服务说明） .defaultSystem(\"\"\" ## 角色 您是一个航空公司的智能客服助手，集成了百度地图、OpenMeteo查询天气服务功能。 ## 服务能力 1. 可以查询地点、路线规划、周边搜索等地图相关服务 2. 可查询指定地点的天气预报、天气情况 3. 提供航班信息查询、预订等航空服务 4. 支持多轮对话，保持上下文理解 ## 交互要求 1. 使用简体中文进行交流 2. 涉及地图服务时，明确说明使用的是百度地图数据 3. 对于需要确认的操作(如预订、修改等)，必须获得用户明确确认后再执行 4. 提供准确的地理位置信息时，需注明数据来源和更新时间 5. 指定地点时自动生成对应的经纬度再调用根据进行查询 ## 当前信息 今天的日期是 {current_date} 天气数据来源: OpenMeteo \"\"\") // 注册工具声明（工具实际调用通过toolCallbackProvider） .defaultTools(toolsService) // 关键配置：设置MCP回调处理器 .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider) .build(); } /** * 流式对话接口 */ @CrossOrigin @GetMapping(value = \"/ai/generateStreamAsString\", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux generateStreamAsString( @RequestParam(value = \"message\", defaultValue = \"查询北京的天气\") String message) { return chatClient.prompt() .user(message) .system(p -> p.param(\"current_date\", LocalDate.now())) .stream() .content(); }}这样就可以实现自定义MCP打成jar包让外部访问
SSE协议下的MCP实时通信实现
目前MCP协议已弃用，但是streamable模式Spring AI没有适配，不过这两种都是通过部署成Web服务进行传输数据的，因此可以暂时用SSE进行实现
pom.xml
依赖spring-ai-starter-mcp-server-webflux提供WebFlux实现的SSE支持
org.springframework.ai spring-ai-bom 1.0.0 pom import org.springframework.boot spring-boot-dependencies 3.2.5 pom import org.springframework.ai spring-ai-starter-mcp-server-webflux org.springframework spring-web org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin repackage application.yml
配置服务端口（8088）和MCP服务标识。
spring: ai: mcp: server: name: my-weather-server # 服务标识符 version: 0.0.1 # 服务版本号server: port: 8088 # 服务监听端口Tool 示例工具类
import java.util.List;import java.time.LocalDate;import java.time.format.DateTimeFormatter;import java.util.Map;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;@Servicepublic class UserToolService { Map userScore = Map.of( \"wangwu\",99.0, \"zhangsan\",2.0, \"lisi\",3.0); @Tool(description = \"获取用户分数\") public String getScore(String username) { if(userScore.containsKey(username)){ return userScore.get(username).toString(); } return \"未检索到当前用户\"; }}McpSSEApplication 启动类
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;@SpringBootApplicationpublic class McpSSEApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(McpSSEApplication.class, args); } @Bean public ToolCallbackProvider userTools(UserToolService userToolService) { return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(userToolService).build(); }}然后启动该服务，本机IP地址为： localhost:8088
这时候就修改客户端的yml文件（这里直接用前面 Spring AI接入MCP 的项目中配置）
配置 url 为sse服务端启动的IP地址
application.yml
修改application.yml，替换Stdio配置为SSE：
指定服务端URL（如http://localhost:8088）
server: port: 8080 # 应用服务端口 servlet: encoding: charset: UTF-8 # 强制使用UTF-8编码 enabled: true # 启用编码过滤器 force: true # 强制响应使用配置的字符集spring: ai: mcp: client: request-timeout: 60000 # MCP请求超时时间（毫秒），建议生产环境根据业务调整 sse: connections: UserSSEInfo: # 连接名称（可自定义） url: http://localhost:8088 # SSE服务基础URL # sse-endpoint: /custom-sse # 可选的SSE端点路径（默认/sse）# 调试日志配置logging: level: io: modelcontextprotocol: client: DEBUG # 启用MCP客户端详细日志 spec: DEBUG # 启用协议规范级日志（含请求/响应详情）这时候进行会话接口调用即可，信息为：查询zhangsan的分数
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import reactor.core.publisher.Flux;import java.time.LocalDate;/** * 航空公司智能客服控制器 * 核心功能： * 1. 集成百度地图、OpenMeteo服务（通过MCP协议调用） * 2. 航班查询与预订服务 * 3. 流式对话接口（SSE） * * 关于OpenMeteo MCP调用： * - 实际调用通过ToolCallbackProvider实现 * - ToolsService仅声明工具接口，不直接处理调用 * - MCP服务配置在application.yaml中定义 */@RestController@CrossOriginpublic class OpenAiController { private final ChatClient chatClient; /** * 构造方法（关键依赖注入） * @param chatClientBuilder ChatClient构建器 * @param toolsService 工具服务（声明百度地图/OpenMeteo/航班等工具） * @param toolCallbackProvider MCP调用处理器 */ public OpenAiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolsService toolsService, ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) { this.chatClient = chatClientBuilder // 系统角色定义（包含百度地图服务说明） .defaultSystem(\"\"\" ## 角色 您是一个航空公司的智能客服助手，集成了百度地图、OpenMeteo查询天气服务功能。 ## 服务能力 1. 可以查询地点、路线规划、周边搜索等地图相关服务 2. 可查询指定地点的天气预报、天气情况 3. 提供航班信息查询、预订等航空服务 4. 支持多轮对话，保持上下文理解 5. 根据用户名查询用户分数 ## 交互要求 1. 使用简体中文进行交流 2. 涉及地图服务时，明确说明使用的是百度地图数据 3. 对于需要确认的操作(如预订、修改等)，必须获得用户明确确认后再执行 4. 提供准确的地理位置信息时，需注明数据来源和更新时间 5. 指定地点时自动生成对应的经纬度再调用根据进行查询 ## 当前信息 今天的日期是 {current_date} 天气数据来源: OpenMeteo \"\"\") // 注册工具声明（工具实际调用通过toolCallbackProvider） .defaultTools(toolsService) // 关键配置：设置MCP回调处理器 .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider) .build(); } /** * 流式对话接口 */ @CrossOrigin @GetMapping(value = \"/ai/generateStreamAsString\", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux generateStreamAsString( @RequestParam(value = \"message\", defaultValue = \"查询zhangsan的分数\") String message) { return chatClient.prompt() .user(message) .system(p -> p.param(\"current_date\", LocalDate.now())) .stream() .content(); }}MCP（Model Context Protocol）是一种标准化的工具调用协议，旨在简化AI模型与外部服务（如API、数据库、地图服务等）的交互。它通过统一的接口定义和通信机制，使开发者能够轻松集成多种工具，而无需关心底层实现细节。MCP的核心优势在于协议无关性，支持多种通信模式（如Stdio、SSE、HTTP Streamable），并提供了安全、高效的上下文传递机制。
在Spring AI生态中，MCP扮演着关键角色，使开发者可以通过简单的注解（如@Tool、@ToolParam）声明工具功能，并由框架自动处理协议通信、数据转换和结果返回。无论是本地轻量级工具（如文件操作）还是远程企业级服务（如百度地图API），MCP都能提供一致的调用体验，极大提升了AI应用的开发效率。
未来，随着MCP协议的持续演进（如Streamable HTTP的普及、安全机制的强化），它将成为构建智能体互联网（Agent Internet）的核心基石，推动AI应用向更开放、更互联的方向发展。
GitHub：3323223659/Java-AI: SpringAI与LangChain4j学习dome
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