Spring AI实战：探索MCP协议在Java中的应用

在近期腾讯云EdgeOne的线上分享会上，首次接触到MCP这一创新技术。经过深入研究发现，这项协议正在引领AI领域的新方向。
MCP协议解析
全称为Model Context Protocol，是Anthropic公司于2024年末发布的开源通信标准。该协议专为优化AI系统设计，主要解决多模型协作、状态维护、资源分配等关键问题，同时简化AI与外部数据源的对接流程。
MCP如同AI领域的通用接口标准，实现了大语言模型与各类工具的无缝衔接。其核心优势包括：预置集成方案、支持多模型切换、采用客户端-服务器架构等。
相关资源
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GitHub仓库：

技术突破
传统AI集成需要为每个数据源开发独立接口，既复杂又易出错。MCP通过标准化协议，使开发者能快速对接多种数据源，显著降低开发难度和维护成本。

核心特性

• 上下文管理
• 动态信息传递：保持对话连贯性，记录用户交互历史
• 版本控制：确保不同模型版本的兼容性
• 分布式支持：实现跨设备并行处理
• 安全机制：通过加密保障数据隐私
• 日志追踪：完整记录模型交互过程
• 缓存优化：减少重复计算开销
• 扩展能力：支持功能模块灵活添加
• 多模态适配：兼容文本、图像等多种数据格式

核心组件

• ContextManager：会话状态管理器
• IntentClassifier：意图识别模块
• ServiceRouter：服务路由组件
• DialoguePolicy：对话策略引擎
  实现示例
  
  参考案例：智能选址应用案例，虽然采用其他语言实现，但具有重要参考价值。
  在GitHub探索时发现相关项目：
  
  发现Java实现方案：spring-ai-mcp
  
  
  环境准备
  需预先安装npx运行环境
  服务配置
  在MCP服务平台选择合适服务端：
  
  项目初始化
  
  关键配置

spring:
ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434
chat:
model: qwen2.5-coder:7b
mcp:
client:
servers-config: classpath:/mcp-servers-config.json

服务端配置示例

{
"filesystem": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "F:\\web"]
}
}

控制器实现

@RestController
public class AIController {
@Resource
private SyncMcpToolCallbackProvider toolProvider;
@GetMapping("/query")
public String processQuery(@RequestParam String input) {
return ChatClient.create()
.withTools(toolProvider.getToolCallbacks())
.prompt(input)
.call()
.content();
}
}

测试验证

功能演示
通过指令创建目录：

技术要点
– 同步/异步模式选择
– 工具回调机制
– 文件操作接口调用

通过本实践，成功验证了Spring AI与MCP协议的集成方案，为开发智能应用提供了新思路。