Spring AI与MCP协同：大语言模型工具调用的技术实践

2026年1月7日 互联网

一、技术背景与核心价值

大语言模型（LLM）的推理能力已广泛应用于智能客服、代码生成等场景，但其原生功能受限于训练数据与模型结构。当需要调用外部数据库查询、文件系统操作或专用API时，传统方案需通过硬编码实现工具调用，导致系统耦合度高、维护成本大。

Spring AI的MCP支持通过标准化协议解决了这一痛点。MCP（Model Context Protocol）作为模型上下文交互协议，定义了模型与工具之间的通信规范，使得LLM能够动态发现、调用并组合外部服务。其核心价值在于：

  • 解耦架构：模型与工具分离，降低系统复杂度
  • 动态扩展：支持热插拔式工具注册，无需重启服务
  • 上下文感知：工具调用结果可无缝融入模型对话流

二、系统架构设计

1. 组件分层模型

系统采用四层架构设计：

  1. graph TD
  2.     A[用户终端] --> B[Spring AI Gateway]
  3.     B --> C[LLM核心引擎]
  4.     C --> D[MCP工具代理层]
  5.     D --> E[外部工具服务]
  • Gateway层：处理请求路由与协议转换
  • LLM引擎层：执行模型推理与工具调用决策
  • MCP代理层：实现工具发现、参数校验与结果封装
  • 工具服务层：提供具体业务功能（如数据库查询、文件解析）

2. MCP协议核心机制

MCP通过三阶段交互实现工具调用：

  1. 工具发现阶段
    工具服务通过MCP注册中心暴露元数据，包含：

    1. {
    2.   "tool_id": "db_query",
    3.   "description": "数据库查询工具",
    4.   "parameters": [
    5.     {"name": "sql", "type": "string", "required": true}
    6.   ],
    7.   "endpoint": "http://tool-service/query"
    8. }

  2. 调用决策阶段
    LLM根据用户输入生成工具调用指令，例如：

    1. 使用db_query工具执行：SELECT * FROM users WHERE id=123

  3. 结果融合阶段
    工具服务返回结构化数据，经MCP代理层转换为模型可理解的格式：

    1. {
    2.   "tool_id": "db_query",
    3.   "result": {
    4.     "user_id": 123,
    5.     "name": "张三"
    6.   },
    7.   "context": "查询结果已嵌入对话流"
    8. }

三、Spring AI实现步骤

1. 环境准备

  • JDK 17+与Spring Boot 3.x基础环境
  • 引入Spring AI依赖： 
    1. <dependency>
    2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    3.   <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
    4.   <version>0.8.0</version>
    5. </dependency>

2. 工具服务开发

实现MCP兼容的工具服务需：

  1. 定义工具元数据（使用@McpTool注解）

    1. @McpTool(
    2.   id = "weather_query",
    3.   description = "天气查询工具"
    4. )
    5. public class WeatherTool {
    6.   public WeatherResult query(
    7.     @Parameter(name = "city") String city) {
    8.     // 调用天气API逻辑
    9.   }
    10. }

  2. 暴露REST端点（需符合MCP规范）

    1. @RestController
    2. @RequestMapping("/mcp")
    3. public class McpController {
    4.   @GetMapping("/tools")
    5.   public List<ToolMetadata> listTools() {
    6.     // 返回工具元数据列表
    7.   }
    9.   @PostMapping("/invoke/{toolId}")
    10.   public ToolResult invoke(
    11.     @PathVariable String toolId,
    12.     @RequestBody Map<String, Object> params) {
    13.     // 执行工具调用
    14.   }
    15. }

3. Spring AI集成配置

在application.yml中配置MCP客户端：

  1. spring:
  2.   ai:
  3.     mcp:
  4.       client:
  5.         enabled: true
  6.         service-url: http://tool-service/mcp
  7.         retry-policy:
  8.           max-attempts: 3
  9.           initial-interval: 1000ms

4. 模型推理链构建

通过ChatModel与ToolExecutor组合实现工具调用：

  1. @Service
  2. public class AiService {
  3.   @Autowired
  4.   private ChatModel chatModel;
  6.   @Autowired
  7.   private McpToolExecutor toolExecutor;
  9.   public String processInput(String userInput) {
  10.     // 1. 模型生成工具调用指令
  11.     ChatResponse response = chatModel.generate(
  12.       new ChatMessage(userInput)
  13.     );
  15.     // 2. 解析并执行工具调用
  16.     if (response.hasToolCall()) {
  17.       ToolCall toolCall = response.getToolCall();
  18.       ToolResult result = toolExecutor.execute(toolCall);
  20.       // 3. 将结果返回模型继续推理
  21.       return chatModel.generate(
  22.         new ChatMessage("工具返回：" + result.getData())
  23.       ).getContent();
  24.     }
  26.     return response.getContent();
  27.   }
  28. }

四、性能优化策略

1. 工具调用缓存

对高频工具调用结果实施缓存：

  1. @Cacheable(value = "toolResults", key = "#toolId + #params.toString()")
  2. public ToolResult cachedInvoke(String toolId, Map<String, Object> params) {
  3.   return toolExecutor.execute(toolId, params);
  4. }

2. 异步调用优化

使用CompletableFuture实现非阻塞调用：

  1. public CompletableFuture<String> asyncProcess(String input) {
  2.   return chatModel.generateAsync(input)
  3.     .thenCompose(response -> {
  4.       if (response.hasToolCall()) {
  5.         return toolExecutor.executeAsync(response.getToolCall())
  6.           .thenApply(result -> 
  7.             chatModel.generateAsync("工具返回：" + result.getData())
  8.           );
  9.       }
  10.       return CompletableFuture.completedFuture(response.getContent());
  11.     });
  12. }

3. 协议压缩优化

对MCP通信数据实施GZIP压缩：

  1. @Configuration
  2. public class McpConfig {
  3.   @Bean
  4.   public RestTemplate restTemplate() {
  5.     RestTemplate template = new RestTemplate();
  6.     template.getMessageConverters().stream()
  7.       .filter(converter -> converter instanceof MappingJackson2HttpMessageConverter)
  8.       .findFirst()
  9.       .ifPresent(converter -> {
  10.         ((MappingJackson2HttpMessageConverter)converter).getObjectMapper()
  11.           .enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT);
  12.       });
  14.     // 添加GZIP请求拦截器
  15.     template.getInterceptors().add(new GzipRequestInterceptor());
  16.     return template;
  17.   }
  18. }

五、最佳实践建议

  1. 工具粒度设计
    单个工具应聚焦单一功能，避免”上帝工具”（如将数据库查询、文件操作合并为一个工具）

  2. 安全控制机制

    • 实施工具调用权限校验
    • 对敏感参数进行脱敏处理
    • 限制工具调用频率（如使用令牌桶算法）

  3. 监控体系构建 

    1. management:
    2.   metrics:
    3.     export:
    4.       prometheus:
    5.         enabled: true
    6.   endpoints:
    7.     web:
    8.       exposure:
    9.         include: mcp-metrics

    关键监控指标：

    • 工具调用成功率
    • 平均响应时间
    • 错误率分布

  4. 版本兼容策略
    工具服务API应遵循语义化版本控制，MCP客户端需支持多版本兼容：

    1. @McpTool(id = "legacy_tool", version = "1.0")
    2. @McpTool(id = "legacy_tool", version = "2.0")
    3. public class VersionedTool { ... }

六、技术演进方向

随着LLM能力的提升，MCP协议正在向以下方向演进：

  1. 多模态支持：扩展对图像、音频等非文本工具的调用能力
  2. 流式交互：实现工具调用与模型推理的实时数据流传输
  3. 自主优化：通过强化学习自动调整工具调用策略

通过Spring AI与MCP的深度集成，开发者可构建出更灵活、更强大的智能应用系统。这种技术组合不仅降低了LLM工具化的门槛，更为企业级AI应用提供了标准化的实施路径。在实际项目中，建议从简单工具场景切入，逐步扩展至复杂业务系统，同时建立完善的监控与运维体系。

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