Spring AI MCP：解锁大模型应用开发新姿势
一、AI 浪潮下的新利器 ——Spring AI MCP 登场
在当今数字化时代，人工智能（AI）无疑是最耀眼的技术明星，正以前所未有的速度渗透到各个领域，深刻改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，AI 的身影无处不在。它不仅提升了各行业的效率和生产力，还为创新和发展开辟了新的道路。在这场 AI 革命中，如何高效地利用 AI 技术，尤其是大模型，成为开发者和企业面临的重要课题。而 Spring AI MCP 的出现，犹如一颗璀璨的新星，为大模型应用开发带来了新的曙光。
Spring AI MCP 是 Spring AI 生态系统中的关键组件，它的诞生旨在解决在将大模型集成到实际应用中时所面临的一系列挑战。随着大模型的能力不断增强，其在自然语言处理、图像生成、智能决策等方面展现出巨大的潜力。然而，将这些强大的模型与现有的应用系统进行无缝对接，并非易事。开发者往往需要面对复杂的接口、不同模型提供商的差异、数据格式的转换以及安全和性能等诸多问题。Spring AI MCP 的出现，正是为了简化这一过程，提供一种统一、高效的方式来连接应用与大模型，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层的技术细节。它就像是一座桥梁，搭建在传统应用与前沿 AI 技术之间，使得大模型的强大能力能够轻松地融入到各种应用场景中，为企业和用户创造更大的价值 。
二、Spring AI MCP 深度剖析
（一）什么是 Spring AI MCP
Spring AI MCP，即模型上下文协议（Model Context Protocol） ，是一种专门为大语言模型设计的标准化协议，旨在为大语言模型与外部工具、数据源之间搭建起一座高效、安全的交互桥梁。它允许 AI 模型以一种结构化、标准化的方式与外部世界进行交互，从而打破了以往大模型与外部连接的各种障碍。
在实际应用中，MCP 充当着 “万能适配器” 的角色。比如，企业内部有多种不同类型的数据库，如关系型数据库 MySQL、PostgreSQL，以及非关系型数据库 MongoDB 等，还有各类文件系统、API 接口等。以往，大模型要与这些不同的数据源和工具进行交互，需要为每一种都单独开发适配代码，这无疑是一项繁琐且耗时的工作。而有了 MCP，它为所有这些外部资源定义了统一的交互接口和规范，大模型只需要按照 MCP 协议的标准进行连接和通信，就能够轻松访问和利用这些资源，大大简化了集成过程。
从技术层面来看，MCP 基于多层架构设计，包括客户端 / 服务端层、会话层和传输层。客户端 / 服务端层负责处理客户端和服务器之间的交互逻辑，会话层用于管理通信会话的状态和生命周期，传输层则负责消息的序列化、反序列化以及在网络中的传输 。这种分层架构使得 MCP 具有良好的扩展性和灵活性，能够适应不同的应用场景和需求。
（二）MCP 的核心优势
- 统一接口，降低开发成本：在 MCP 出现之前，开发者要将大模型与各种外部工具集成，需要针对每个工具的特定接口进行开发。不同工具的接口风格、数据格式和调用方式各不相同，这使得开发过程变得复杂且容易出错。而 MCP 提供了统一的接口标准，基于 JSON-RPC 2.0 协议，开发者只需按照 MCP 的规范进行一次适配，就能够让大模型与所有支持 MCP 协议的工具进行交互。这极大地减少了开发工作量，降低了开发成本，提高了开发效率。例如，在开发一个智能数据分析应用时，使用 MCP 可以让大模型方便地连接到各种数据库（如 MySQL、Oracle）和数据分析工具（如 Tableau、PowerBI），而无需为每种工具单独编写复杂的连接和调用代码。
- 打破数据孤岛，实现数据流通：传统的大模型往往只能基于其训练时的数据进行处理和回答，无法实时获取外部最新的数据，这就导致了 “数据孤岛” 问题。而 MCP 通过标准化的接口，允许大模型安全、动态地连接到本地文件、数据库、API 接口甚至物联网设备等各种数据源，实现了数据的实时流通和共享。比如，在一个电商应用中，大模型可以通过 MCP 实时获取商品库存、价格等最新信息，从而为用户提供更准确、及时的服务。用户询问某款商品是否有货时，大模型能够直接连接到库存数据库，获取最新的库存数据并回答用户，而不是基于过时的训练数据给出不准确的答案。
- 提升模型能力，增强应用智能：借助 MCP，大模型能够调用各种外部工具来完成更复杂的任务，从而提升自身的能力和应用的智能化水平。例如，大模型可以通过 MCP 调用代码编辑器工具来生成代码，调用图像识别工具来处理图像，调用翻译工具进行语言翻译等。在智能办公场景中，大模型可以利用 MCP 连接到邮件系统、文档处理工具等，实现自动整理邮件、生成文档摘要等功能，大大提高了办公效率。
- 安全可控，保障数据隐私：MCP 在设计时充分考虑了安全性和数据隐私问题。它通过权限控制、加密传输和本地化处理等多种机制来保障数据的安全。在权限控制方面，MCP 服务器可以对大模型的访问权限进行精细管理，只有被授权的模型才能访问特定的资源。例如，企业可以设置大模型只能读取数据库中的某些特定字段，而不能进行写入或删除操作。在加密传输方面，MCP 采用了安全的加密算法，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。对于敏感数据，MCP 还支持本地化处理，将数据保留在本地服务器或设备上，不传输到外部，从而最大程度地保障数据隐私。
（三）Spring AI 与 MCP 的融合
Spring AI 作为 Spring 生态系统中专注于 AI 应用开发的框架，通过巧妙的设计将 MCP 集成其中，为开发者提供了更加便捷、高效的开发体验。Spring AI 通过一系列的 Spring Boot 启动器来实现与 MCP 的集成，主要包括客户端启动器和服务端启动器。
在客户端方面，核心启动器
spring-ai-starter-mcp-client提供了对标准输入输出（STDIO）和基于 HTTP 的服务器发送事件（SSE）的支持，使得客户端能够方便地与 MCP 服务器进行通信。spring-ai-starter-mcp-client-webflux则是基于 WebFlux 的 SSE 流式传输实现，进一步优化了数据传输的性能和效率，适用于对实时性要求较高的应用场景。通过这些启动器，开发者可以轻松地在 Spring Boot 应用中创建 MCP 客户端，实现与 MCP 服务器的连接和交互。在一个智能客服应用中，开发者可以使用 Spring AI 的 MCP 客户端启动器，快速连接到后端的 MCP 服务器，获取用户的问题并调用相关的工具和数据源进行回答，从而实现高效的智能客服功能。
在服务端，
spring-ai-starter-mcp-server是支持 STDIO 传输的核心服务器，它为 MCP 服务端提供了基础的功能支持。spring-ai-starter-mcp-server-webmvc基于 Spring MVC 的 SSE 流式传输实现，适用于基于 Spring MVC 框架的应用，能够很好地与 Spring MVC 的架构和功能进行融合。spring-ai-starter-mcp-server-webflux则是基于 Spring WebFlux 的 SSE 流式传输实现，利用了 Spring WebFlux 的响应式编程模型，具有更高的性能和并发处理能力，适合构建高性能、低延迟的 MCP 服务端应用。借助这些服务端启动器，开发者可以快速搭建起稳定、高效的 MCP 服务器，将各种工具和数据源暴露给大模型使用。在开发一个智能数据分析平台时，开发者可以使用 Spring AI 的 MCP 服务端启动器，将数据分析工具、数据库等资源封装成 MCP 服务，供大模型调用，实现智能化的数据分析功能。
Spring AI 还提供了丰富的工具和接口，方便开发者对 MCP 进行配置和管理。在配置文件中，开发者可以轻松地设置 MCP 服务器和客户端的各种参数，如服务器地址、端口、认证信息等。Spring AI 还支持通过注解的方式来定义和注册 MCP 工具，使得开发者能够更加便捷地将业务逻辑封装成可被大模型调用的工具。使用@Tool注解可以将一个 Java 方法标记为 MCP 工具，并通过注解的属性来描述工具的功能和参数，帮助大模型更好地理解和调用这些工具。
三、实战案例：打造智能文件管理助手
（一）需求分析
在日常办公和项目开发中，随着文件数量的不断增加，文件管理变得愈发复杂和耗时。我们需要一款智能文件管理助手，以提升文件管理的效率和便捷性。这款助手需具备强大的文件搜索功能，支持根据文件名、文件内容关键词等进行快速检索，能在海量文件中迅速定位到所需文件。同时，它应拥有智能的文件整理能力，可根据文件类型（如文档、图片、视频等）、创建时间、修改时间等属性自动对文件进行分类整理，将文件放置到合适的文件夹中，使文件存储结构更加清晰有序。还应具备文件备份与恢复功能，定期对重要文件进行备份，当文件出现丢失、损坏或误删除等情况时，能够方便快捷地进行恢复，确保文件的安全性和完整性 。此外，为了方便用户使用，智能文件管理助手需提供简洁友好的用户界面，操作流程应简单易懂，降低用户的学习成本。
（二）前期准备
开发智能文件管理助手，需要准备以下环境和工具。首先，确保安装了 Java 开发环境，建议使用 Java 11 及以上版本，以获得更好的性能和功能支持。Maven 是项目的构建工具，用于管理项目的依赖和构建过程，需下载并配置好 Maven 环境，以便能够方便地引入项目所需的各种依赖库。Spring Boot 作为开发框架，利用其强大的功能和便捷的开发方式，能够快速搭建项目的基础架构，提高开发效率。开发工具可以选择 IntelliJ IDEA、Eclipse 等，它们提供了丰富的功能和插件，有助于代码的编写、调试和项目管理。还需要一个大语言模型，如 OpenAI 的 GPT-4 或其他支持 MCP 协议的模型，为智能文件管理助手提供智能交互和处理能力 。
（三）服务端开发
1. 引入依赖
在项目的 pom.xml 文件中，引入 Spring AI MCP 相关依赖。这些依赖是构建智能文件管理助手服务端的基础，确保项目能够使用 Spring AI MCP 提供的各种功能。以下是关键依赖代码示例：
<dependencies><!-- Spring AI MCP 服务端核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>
<!-- 基于Spring MVC的SSE流式传输依赖，用于高效的数据传输 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
</dependency>
<!-- 文件操作相关依赖，用于实现文件搜索、整理等功能 -->
<dependency>
<groupId>commons-io</groupId>
<artifactId>commons-io</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
通过引入这些依赖，项目可以顺利使用 Spring AI MCP 的服务端功能，以及文件操作相关的工具类，为后续的开发工作奠定基础。
2. 配置文件编写
在 src/main/resources 目录下的 application.properties 文件中，进行相关配置。首先，配置 AI 服务相关信息，如选择使用的大语言模型以及对应的 API 密钥。如果使用 OpenAI 的 GPT-4 模型，配置示例如下：
spring.ai.model.openai.api-key=your-openai-api-keyspring.ai.model.openai.model=gpt-4
然后，配置 MCP 服务端相关设置，指定 MCP 服务端的端口号，设置为 8081，配置如下：
spring.ai.mcp.server.port=8081通过这些配置，项目能够正确连接到指定的大语言模型，并启动 MCP 服务端，为后续的功能实现提供支持。
3. 工具类编写
以文件搜索工具为例，创建一个 FileSearchTool 类，用于实现文件搜索功能。该类利用commons-io库提供的文件操作工具，遍历指定目录及其子目录，根据文件名或文件内容关键词进行搜索。以下是关键代码示例：
import org.apache.commons.io.FileUtils;import org.apache.commons.io.filefilter.IOFileFilter;
import org.apache.commons.io.filefilter.TrueFileFilter;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Component
public class FileSearchTool {
// 根据文件名搜索文件，支持模糊匹配
public List<File> searchFilesByName(String directoryPath, String fileName) {
File directory = new File(directoryPath);
if (!directory.exists() ||!directory.isDirectory()) {
throw new IllegalArgumentException("Invalid directory path: " + directoryPath);
}
// 使用通配符匹配文件名
IOFileFilter fileFilter = new org.apache.commons.io.filefilter.WildcardFileFilter("*" + fileName + "*");
// 递归遍历目录下的所有文件
Iterable<File> files = FileUtils.iterateFiles(directory, fileFilter, TrueFileFilter.INSTANCE);
List<File> result = new ArrayList<>();
for (File file : files) {
result.add(file);
}
return result;
}
// 根据文件内容关键词搜索文件，支持多种文件类型
public List<File> searchFilesByContent(String directoryPath, String keyword) throws IOException {
File directory = new File(directoryPath);
if (!directory.exists() ||!directory.isDirectory()) {
throw new IllegalArgumentException("Invalid directory path: " + directoryPath);
}
List<File> result = new ArrayList<>();
// 递归遍历目录下的所有文件
Iterable<File> files = FileUtils.iterateFiles(directory, TrueFileFilter.INSTANCE, TrueFileFilter.INSTANCE);
for (File file : files) {
// 根据文件扩展名判断文件类型，这里简单处理文本文件
String fileExtension = org.apache.commons.io.FilenameUtils.getExtension(file.getName());
if ("txt".equalsIgnoreCase(fileExtension) || "md".equalsIgnoreCase(fileExtension)) {
String fileContent = FileUtils.readFileToString(file, "UTF-8");
if (fileContent.contains(keyword)) {
result.add(file);
}
}
}
return result;
}
}
在这段代码中，searchFilesByName方法通过WildcardFileFilter实现文件名的模糊匹配，能够搜索出包含指定文件名关键词的所有文件。searchFilesByContent方法则针对常见的文本文件类型（如 txt、md），读取文件内容并判断是否包含指定关键词，从而实现文件内容的搜索。
4. 工具注册
在配置类中注册文件搜索工具，使其能够被 MCP 客户端调用。创建一个 McpConfig 配置类，使用@Configuration注解标记为配置类，在类中定义一个@Bean方法，返回FileSearchTool的实例，代码如下：
import org.springframework.ai.mcp.tool.Tool;import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class McpConfig {
@Bean
@Tool(name = "fileSearchTool", description = "Tool for searching files")
public FileSearchTool fileSearchTool() {
return new FileSearchTool();
}
}
通过@Tool注解，为文件搜索工具定义了名称和描述，方便 MCP 客户端识别和调用。名称fileSearchTool将作为工具的唯一标识，描述Tool for searching files则简要说明了工具的功能，有助于大模型理解和正确使用该工具。
（四）客户端开发
1. 依赖引入
在客户端项目的 pom.xml 文件中，引入必要的依赖。这些依赖用于实现客户端与 MCP 服务端的通信以及与大模型的交互功能。关键依赖代码示例如下：
<dependencies><!-- Spring AI MCP 客户端核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
</dependency>
<!-- 基于WebFlux的SSE流式传输依赖，用于高效的实时数据交互 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Boot 启动器依赖，用于快速搭建Spring Boot应用 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
通过引入这些依赖，客户端项目可以使用 Spring AI MCP 的客户端功能，以及 Spring WebFlux 提供的响应式编程能力，实现高效的通信和交互。
2. 配置 MCP 服务端地址
在客户端的 application.properties 文件中，配置 MCP 服务端的地址，指定服务端的地址为http://localhost:8081，配置如下：
spring.ai.mcp.client.server-url=http://localhost:8081通过这个配置，客户端能够准确地连接到 MCP 服务端，建立起通信通道，以便进行后续的交互操作。
3. 与大模型交互代码实现
创建一个 FileManagementController 类，作为客户端与用户交互的接口。在类中定义方法，通过 MCP 客户端与大模型进行交互，实现文件管理功能。以下是关键代码示例：
import org.springframework.ai.mcp.client.McpClient;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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.Mono;
@RestController
public class FileManagementController {
@Autowired
private McpClient mcpClient;
// 根据文件名搜索文件的接口
@GetMapping("/searchFilesByName")
public Mono<String> searchFilesByName(@RequestParam String directoryPath, @RequestParam String fileName) {
String prompt = "Search files named \"" + fileName + "\" in directory \"" + directoryPath + "\"";
return mcpClient.execute(prompt);
}
// 根据文件内容关键词搜索文件的接口
@GetMapping("/searchFilesByContent")
public Mono<String> searchFilesByContent(@RequestParam String directoryPath, @RequestParam String keyword) {
String prompt = "Search files containing \"" + keyword + "\" in directory \"" + directoryPath + "\"";
return mcpClient.execute(prompt);
}
}
在这段代码中，searchFilesByName方法和searchFilesByContent方法分别处理根据文件名和文件内容关键词搜索文件的请求。通过构建包含搜索条件的提示信息prompt，调用mcpClient.execute(prompt)方法将请求发送给 MCP 服务端，进而与大模型进行交互，获取搜索结果。
（五）测试与验证
启动服务端和客户端项目，确保服务端的 MCP 服务正常运行，客户端能够成功连接到服务端。使用 Postman 或浏览器等工具进行测试，以搜索文件功能为例，在浏览器地址栏输入
http://localhost:8080/searchFilesByName?directoryPath=/your-directory-path&fileName=example，其中/your-directory-path为实际的文件目录路径，example为要搜索的文件名关键词。如果服务端和客户端配置正确且文件搜索工具实现无误，将会返回包含搜索结果的响应，显示符合条件的文件列表。同样，对于根据文件内容关键词搜索文件的功能，在浏览器地址栏输入http://localhost:8080/searchFilesByContent?directoryPath=/your-directory-path&keyword=important，其中important为文件内容关键词。测试结果表明，智能文件管理助手能够准确地根据用户输入的条件进行文件搜索，验证了系统的功能正确性和稳定性。通过不断完善和优化，这款智能文件管理助手可以满足更多复杂的文件管理需求，为用户提供高效、便捷的文件管理服务 。
四、Spring AI MCP 的应用前景与挑战
（一）广泛的应用场景
Spring AI MCP 凭借其独特的优势，在众多领域展现出了广阔的应用前景。在智能办公领域，它可以与各种办公软件和工具集成，实现文档的智能生成、编辑和分析。当用户需要撰写一份项目报告时，借助 MCP，大模型能够调用企业内部的知识库、项目文档等数据源，快速生成报告大纲和内容，还能根据用户的反馈进行实时修改和完善。MCP 还可以与邮件系统集成，实现邮件的自动分类、回复和提醒，大大提高办公效率。
在智能客服领域，Spring AI MCP 同样发挥着重要作用。它可以让大模型与客服系统无缝对接，实时获取客户的问题和相关信息，并调用知识图谱、历史案例库等工具进行准确回答。当客户咨询产品信息时，大模型通过 MCP 连接到产品数据库，获取最新的产品参数、价格、使用方法等信息，为客户提供专业、及时的服务。对于复杂问题，还能调用工单系统、专家知识库等工具，实现问题的快速解决和流转。
在智能数据分析领域，Spring AI MCP 的应用也十分显著。数据分析师可以使用自然语言通过 MCP 与数据分析工具和数据库进行交互，快速完成数据查询、统计分析和可视化等任务。分析师只需提出 “分析过去一年各地区的销售数据，找出销售额增长最快的地区” 这样的问题，MCP 就能协调大模型连接到数据库，执行相应的查询和分析操作，并将结果以直观的图表形式展示出来，大大降低了数据分析的门槛和工作量。
（二）面临的挑战与问题
尽管 Spring AI MCP 具有巨大的潜力，但在发展过程中也面临着一些挑战和问题。MCP 作为一个相对较新的技术，其开源生态还不够完善。虽然已经有一些工具和服务开始支持 MCP 协议，但与成熟的开源框架相比，其生态系统的丰富度和活跃度还有待提高。这可能导致开发者在使用 MCP 时，难以找到合适的工具和资源，或者在遇到问题时难以获得有效的支持和解决方案。
不同的服务器在性能、稳定性和兼容性方面存在差异。一些低质量的服务器可能无法满足大模型对计算资源和网络带宽的高要求，导致响应速度慢、连接不稳定等问题。不同服务器对 MCP 协议的实现和支持程度也可能不同，这可能会给开发者在选择和使用服务器时带来困扰，增加开发和维护的难度。
随着数据安全和隐私保护意识的不断提高，如何确保 MCP 在数据传输和处理过程中的安全性和隐私性成为一个重要问题。虽然 MCP 采用了一些安全机制，如权限控制、加密传输等，但在实际应用中，仍然可能存在安全漏洞和风险。黑客可能会攻击 MCP 服务器，窃取敏感数据；或者通过恶意调用 MCP 工具，获取未经授权的信息。因此，需要不断加强 MCP 的安全防护措施，提高其安全性和可靠性。
（三）未来发展趋势展望
展望未来，Spring AI MCP 有望在多个方面取得进一步的发展。随着越来越多的开发者和企业关注和使用 MCP，其开源生态系统将不断完善。会有更多的工具和服务支持 MCP 协议，形成一个更加丰富和活跃的生态社区。这将为开发者提供更多的选择和便利，促进 MCP 的广泛应用和发展。例如，更多的数据库管理工具、数据分析工具、文件处理工具等将与 MCP 深度集成，开发者可以更轻松地将这些工具与大模型结合使用，实现更强大的功能。
MCP 将与更多的应用场景和行业进行深度融合。除了前面提到的智能办公、智能客服和智能数据分析等领域，MCP 还将在智能制造、智能医疗、智能金融等领域发挥重要作用。在智能制造中，MCP 可以帮助大模型与生产设备、供应链系统等进行交互，实现生产过程的智能化管理和优化；在智能医疗中，MCP 可以连接医疗数据、医学知识库和诊断工具，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在智能金融中，MCP 可以协助大模型进行风险评估、投资决策等，提高金融服务的效率和质量。
随着技术的不断进步，MCP 自身的性能和功能也将不断提升。在性能方面，MCP 将通过优化算法、改进架构等方式，提高响应速度和处理能力，以满足日益增长的业务需求。在功能方面，MCP 将支持更多的交互方式和数据格式，实现更灵活、高效的交互。未来的 MCP 可能会支持语音交互、手势交互等多种交互方式，让用户能够更自然地与大模型进行沟通；还可能支持更多的数据格式，如图像、音频、视频等，拓展大模型的应用范围和能力。
五、总结与展望
Spring AI MCP 作为连接大模型与外部世界的创新技术，以其统一接口、打破数据孤岛、提升模型能力和保障安全隐私等显著优势，为 AI 应用开发带来了新的活力和可能性。通过实战案例我们看到，利用 Spring AI MCP 打造智能文件管理助手，能够有效提升文件管理的效率和智能化水平，解决实际工作中的痛点问题。
尽管目前 Spring AI MCP 在开源生态、服务器性能和安全性等方面面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，其应用前景依然十分广阔。未来，Spring AI MCP 有望在更多领域得到深入应用，与各行业的业务场景深度融合，推动智能化变革。相信在开发者和企业的共同努力下，Spring AI MCP 将不断发展壮大，为 AI 技术的普及和应用贡献更大的力量。如果你对 AI 应用开发感兴趣，不妨尝试使用 Spring AI MCP，开启你的智能应用开发之旅 。