一、MCP协议集成架构设计

Spring AI框架通过模块化启动器实现MCP协议集成，提供客户端和服务端两种角色支持。核心架构包含三大组件：

客户端启动器体系
- spring-ai-starter-mcp-client：基础客户端启动器，提供STDIO和HTTP SSE两种通信模式
- spring-ai-starter-mcp-client-webflux：响应式客户端实现，基于WebFlux的SSE流式传输
服务端启动器体系
- spring-ai-starter-mcp-server：基础服务端启动器，支持STDIO通信模式
- spring-ai-starter-mcp-server-webmvc：传统Servlet容器实现，支持SSE流式传输
- spring-ai-starter-mcp-server-webflux：响应式服务端实现，支持SSE流式传输
通信模式对比
| 模式 | 适用场景 | 性能特点 | 部署复杂度 |
|——————|—————————————-|————————————|——————|
| STDIO | 本地进程间通信 | 零网络开销，延迟最低 | 简单 |
| HTTP SSE | 分布式系统通信 | 支持跨网络传输 | 中等 |
| WebFlux SSE| 高并发响应式场景 | 非阻塞I/O，吞吐量高 | 较高 |

二、STDIO模式实现详解

1. 服务端配置

spring:
  application:
    name: mcp-server
  main:
    web-application-type: none # 禁用Web容器
    banner-mode: off
ai:
  mcp:
    server:
      stdio: true # 启用STDIO模式
      name: weather-service # 服务标识
      version: 1.0.0

2. 核心实现原理

STDIO模式通过标准输入输出流实现通信：

服务端启动时创建子进程
客户端通过管道(Pipe)与服务端建立连接
数据以JSON格式在进程间传输
通信协议遵循MCP规范定义的消息格式

3. 典型应用场景

本地AI推理服务集成
容器化部署的微服务通信
开发环境快速验证
高安全性要求的内网环境

三、WebFlux SSE模式实现

1. 服务端实现

@RestController
@RequestMapping("/mcp")
public class McpWebFluxController {
    @Autowired
    private McpServer mcpServer;
    @GetMapping(path = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> handleStream() {
        return mcpServer.receive()
            .map(message -> "data: " + message + "\n\n");
    }
}

2. 客户端实现

@Service
public class McpWebFluxClient {
    @Autowired
    private WebClient webClient;
    public Flux<String> streamData() {
        return webClient.get()
            .uri("http://mcp-server/mcp/stream")
            .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
            .retrieve()
            .bodyToFlux(String.class)
            .map(this::parseMessage);
    }
    private String parseMessage(String raw) {
        // 处理SSE消息格式
        return raw.replace("data: ", "").trim();
    }
}

3. 性能优化要点

背压控制：使用Flux.buffer()控制消息处理速率
连接管理：配置合理的重试策略和超时时间
序列化优化：采用Protobuf替代JSON减少传输体积
线程模型：利用Reactor的调度器分配专用线程

四、MCP工具开发规范

1. 核心注解体系

@Tool：标识可暴露给AI调用的方法
- description：工具功能描述
- name：工具名称（默认使用方法名）
@ToolParameter：定义方法参数
- description：参数说明
- required：是否必填（默认true）
- example：参数示例

2. 工具开发示例

@Service
public class WeatherService {
    @Tool(
        description = "获取实时天气信息",
        name = "getWeather"
    )
    public WeatherResponse getWeather(
        @ToolParameter(
            description = "目标城市纬度",
            example = "39.9042"
        ) String latitude,
        @ToolParameter(
            description = "目标城市经度",
            example = "116.4074"
        ) String longitude
    ) {
        // 实际应调用气象API
        return new WeatherResponse(
            "北京", 
            "晴", 
            25, 
            "西北风3级"
        );
    }
}
@Data
@AllArgsConstructor
class WeatherResponse {
    private String city;
    private String condition;
    private int temperature;
    private String wind;
}

3. 工具注册流程

自动扫描：Spring容器启动时自动扫描@Tool注解
元数据生成：构建工具描述信息（JSON Schema）
服务注册：将工具信息注册到MCP服务端
动态更新：支持运行时工具热更新

五、生产环境部署建议

1. 监控体系构建

集成日志服务记录完整请求链
使用Metrics暴露QPS、延迟等指标
配置告警规则监控异常情况

2. 安全加固方案

启用TLS加密通信
实现JWT认证机制
添加请求速率限制
实施细粒度权限控制

3. 高可用设计

服务端多实例部署
客户端实现故障转移
采用消息队列缓冲请求
配置合理的重试策略

六、常见问题解决方案

1. 连接断开处理

// 客户端重连机制示例
public Flux<String> connectWithRetry() {
    return WebClient.builder()
        .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(
            HttpClient.create()
                .responseTimeout(Duration.ofSeconds(30))
        ))
        .build()
        .get()
        .uri("http://mcp-server/mcp/stream")
        .retrieve()
        .bodyToFlux(String.class)
        .retryWhen(Retry.backoff(3, Duration.ofSeconds(5))
            .filter(throwable -> throwable instanceof IOException))
        .onBackpressureBuffer();
}

2. 数据格式兼容

统一使用UTF-8编码
严格遵循MCP协议消息格式
实现自定义序列化器处理特殊数据类型
添加数据校验逻辑

3. 性能调优参数

参数	推荐值	说明
缓冲区大小	8192 bytes	平衡内存和吞吐量
并发连接数	CPU核心数×2	防止资源耗尽
序列化线程池大小	4-8	复杂对象的处理
心跳间隔	30秒	保持长连接活跃

通过本文介绍的集成方案，开发者可以灵活选择适合业务场景的通信模式，快速构建符合MCP规范的AI工具服务。无论是本地部署的STDIO模式，还是分布式环境下的WebFlux实现，都能在保持高性能的同时确保系统稳定性。建议根据实际业务需求，结合监控告警和安全加固方案，构建企业级MCP服务体系。

Spring AI框架与MCP协议深度集成实践指南