Java生态中，实现MCP（Model Context Protocol）服务端工具开发主要的两大主流框架选择

在Java生态中，实现MCP（Model Context Protocol）服务端工具开发主要有两大主流框架选择，分别是基于Spring AI的技术栈和基于Solon的技术栈。以下是具体介绍及核心工具链：

Spring AI框架

1. 适用场景：适用于企业级应用、微服务架构，尤其是已采用Spring生态的项目[¹][⁴][⁸]。

2. 核心依赖与工具

   • 基础库：spring-ai-starter-mcp-server-webflux（基于WebFlux的响应式流式传输）。
   • 功能特点：支持同步/异步通信、协议兼容性协商、资源管理及工具动态注册[¹][⁸]。
   • 优势：与Spring Boot深度集成，适合构建高并发、分布式的服务端。

3. 示例代码结构

   • 工具类：通过@Tool注解定义工具方法。
   • 配置类：创建ToolCallbackProvider以发布工具集[⁵][⁸]。

Solon框架

1. 适用场景：轻量级应用、快速原型开发，或需兼容低版本JDK的环境[²][³][⁶]。

2. 核心依赖与工具

   • 基础库：solon-ai-mcp。
   • 功能特点：通过注解（如@McpServerEndpoint）声明端点和方法，支持多端点部署[³][⁶]。
   • 优势：开发简洁，学习曲线低，适合中小型项目或脚本化工具服务。

3. 示例代码结构

   • 端点类：使用@McpServerEndpoint指定SSE路径。
   • 工具方法：通过@ToolMapping注解描述工具功能[³][⁶]。

此外，还有一些关键的辅助工具组件介绍如下：

1. 传输层实现

   • STDIO：基于标准输入/输出流，适用于本地进程间通信[¹][⁸]。
   • SSE：基于HTTP流式传输，支持远程调用和持久连接[¹][⁸]。

2. 动态工具管理

   • 运行时注册：通过API动态添加/删除工具，并通知客户端更新列表[²][⁶]。
   • 资源发现：客户端可查询服务端提供的工具和资源URI模板[¹][⁸]。

3. 测试与调试

   • 单元测试：使用McpClientToolProvider模拟客户端调用工具方法[³][⁶]。
   • 集成测试：通过curl或Postman验证SSE端点的可用性[³][⁶]。

总的来说，若项目已使用Spring Boot且要求高可靠性，推荐选择Spring AI框架；若是轻量化需求或需兼容低版本JDK，则建议选择Solon框架。