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SpringAI学习笔记-MCP客户端简单示例

news 2025/7/12 7:55:12

MCP客户端是AI与外部世界交互的桥梁。在AI系统中，大模型虽然具备强大的认知能力，却常常受限于数据孤岛问题，无法直接访问外部工具和数据源。MCP协议应运而生，作为标准化接口解决这一核心挑战。该协议采用客户端-服务端架构，将AI模型的智能计算能力与外部系统的专业功能解耦，形成可扩展的协作生态。MCP客户端作为架构的关键组件，使得AI应用能够像使用"万能遥控器"一样，通过MCP客户端安全调用各类专业工具，而无需关心底层实现细节。其设计充分体现了AI系统与外部环境交互的三个基本原则：

标准化：通过统一协议消除工具集成中的适配成本。
安全性：在保持模型隔离的同时实现受控的外部访问。
灵活性：支持多样化的传输机制和运行时环境。

MCP客户端是MCP架构中的关键组件，负责与MCP服务端进行交互，以利用MCP服务端提供的工具、资源及能力。MCP客户端实现协议的客户端部分，通过遵循MCP协议的结构化方式，发送请求并接收来自MCP服务端的响应。MCP客户端能够在不同的环境中灵活运行，利用MCP服务端提供的多种传输机制，确保与MCP服务端的稳定、高效通信。通过与MCP服务端的协同工作，MCP客户端能够扩展AI模型的功能，实现与外部工具和资源的无缝集成。

核心职责包括：
- 协议版本协商：确保与服务器的兼容性。
- 能力协商：确定可用功能（如工具支持范围）。
- 消息传输与JSON-RPC通信：实现结构化数据交互。
- 工具发现与执行：动态识别并调用外部工具。
- 资源访问与管理：协调模型与外部数据源的交互。
- 提示系统交互：支持与模型提示（Prompt）系统的集成。
可选功能：
- 根管理（Roots Management）。
- 采样支持（如模型输出概率控制）。
- 同步与异步操作模式。
传输选项：
- 基于标准输入/输出的传输（适用于进程间通信）。
- 基于Java HttpClient的SSE客户端传输（支持事件流）。
- 基于WebFlux的SSE客户端传输（用于响应式HTTP流处理）。

MCP客户端简单示例

项目依赖

<dependencies><!-- SpringBootStarterWeb依赖包 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId><version>3.4.5</version></dependency><!-- JavaxServlet依赖包 --><dependency><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>javax.servlet-api</artifactId><version>4.0.1</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency><!-- SpringAI依赖包 --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-spring-boot-autoconfigure</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency>
</dependencies>

项目配置

这里主要配置MCP服务端的SSE连接。

spring:profiles:active: devapplication:name: ai-demo-mcp-clientmain:allow-bean-definition-overriding: trueai:mcp:client:enabled: truename: ai-demo-mcp-clienttype: syncversion: 1.0.0sse:connections:ai-demo-platform-mcp-server:url: http://localhost:10102server:port: 10103

项目代码

Spring AI中通过SyncMcpToolCallback适配MCP工具到统一接口。通过SyncMcpToolCallbackProvider将McpSyncClient列表转换为Spring AI标准的ToolCallback数组。SyncMcpToolCallbackProvider作为适配器，实现了MCP协议工具到Spring AI工具接口的桥接。
ToolCallback中通过ToolDefinition实现MCP协议的能力声明，返回工具的结构化定义。ToolDefinition获取工具的名称(name)、描述(description)和输入模式(inputSchema)等。所有工具通过统一的call()方法执行，符合MCP的JSON-RPC规范。

@RestController("aiDemoClient")
@RequestMapping("ai/demo/client")
public class AiDemoClientRest {private static final Map<String, ToolCallback> TOOL_CACHE = new HashMap<>();public AiDemoClientRest(List<McpSyncClient> mcpSyncClientList) {SyncMcpToolCallbackProvider syncMcpToolCallbackProvider = new SyncMcpToolCallbackProvider(mcpSyncClientList);ToolCallback[] toolCallbacks = syncMcpToolCallbackProvider.getToolCallbacks();for (ToolCallback toolCallback : toolCallbacks) {TOOL_CACHE.put(toolCallback.getToolDefinition().name(), toolCallback);}StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();TOOL_CACHE.values().forEach(toolCallback -> {ToolDefinition toolDefinition = toolCallback.getToolDefinition();stringBuilder.append(String.format("name %s desc %s input %s",toolDefinition.name(), toolDefinition.description(), toolDefinition.inputSchema())).append("\n");});System.out.println(stringBuilder);}@GetMapping("001")public String demo001() {return TOOL_CACHE.get("addInteger").call("{\"arg0\":2,\"arg1\":6}");}@GetMapping("002")public String demo002() {return TOOL_CACHE.get("addDouble").call("{\"arg0\":2.0,\"arg1\":6.0}");}}