一、MCP服务启动冲突：依赖管理的核心陷阱

1.1 冲突本质：Web容器与响应式框架的底层不兼容

在自定义MCP服务器端开发中，开发者常遇到服务看似启动成功但MCP功能失效的问题。其根源在于spring-boot-starter-web与spring-ai-starter-mcp-server-webflux的底层实现冲突：

Tomcat自动绑定：标准Web依赖会强制引入Tomcat容器，其默认监听8080端口并拦截所有HTTP请求
Netty服务阻断：MCP服务基于WebFlux的响应式编程模型，需通过Netty启动非阻塞式服务
端口抢占机制：当两者共存时，Tomcat优先占用端口导致Netty服务无法注册到服务发现系统

1.2 错误配置场景复现

以下依赖组合会触发典型冲突：

<!-- 错误配置示例 -->
<dependencies>
    <!-- 引入标准Web依赖（触发Tomcat启动） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 引入MCP服务依赖（需要Netty环境） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

此时启动日志会出现双重容器初始化记录：

2023-XX-XX 10:23:45 [main] INFO  o.s.b.w.e.tomcat.TomcatWebServer - Tomcat initialized...
2023-XX-XX 10:23:46 [main] INFO  o.s.b.w.e.netty.NettyWebServer - Netty started on port 8081

虽然服务可访问，但MCP相关端点（如/mcp/api/v1/tools）会返回404错误。

1.3 解决方案与最佳实践

方案1：依赖排除法

在pom.xml中显式排除冲突依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

方案2：Profile隔离法

通过Maven Profile实现环境隔离：

<profiles>
    <profile>
        <id>mcp-server</id>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
            </dependency>
        </dependencies>
    </profile>
</profiles>

验证方法

启动后检查关键指标：

日志中应仅出现Netty初始化记录
使用netstat -tulnp确认8080端口未被占用
通过Postman验证/actuator/health返回包含mcp组件状态

二、工具注册失败：API演进带来的兼容性挑战

2.1 版本升级的接口变更

在Spring AI正式版中，工具注册机制经历重大重构：

旧版Tools接口：采用命令式编程模型，需手动管理工具生命周期
新版ToolCallbacks：引入响应式编程范式，支持异步工具调用链
迁移必要性：旧接口在多线程环境下存在内存泄漏风险

2.2 错误用法全景分析

典型错误1：直接注入Tools

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider tools) {
    // 错误：使用已废弃的defaultTools方法
    return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultTools(tools.getToolCallbacks())  // 编译通过但运行时异常
            .build();
}

典型错误2：省略回调转换

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider tools) {
    // 错误：未进行响应式转换
    return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultTools(tools)  // 类型不匹配编译错误
            .build();
}

2.3 正确实现方案

标准注册流程

@Configuration
public class McpClientConfig {
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider toolProvider) {
        // 正确：使用defaultToolCallbacks方法
        return ChatClient.builder(chatModel)
                .defaultToolCallbacks(toolProvider.getToolCallbacks())
                .build();
    }
    @Bean
    public ToolCallbackProvider toolProvider() {
        // 返回包含所有工具回调的Provider实例
        return new DefaultToolCallbackProvider()
                .register(new TextGenerationCallback())
                .register(new KnowledgeRetrievalCallback());
    }
}

异步处理增强版

@Bean
public ChatClient reactiveChatClient(ChatModel chatModel, ReactiveToolCallbackProvider provider) {
    return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultToolCallbacks(provider.getReactiveCallbacks())
            .eventLoopGroup(new NioEventLoopGroup(4))  // 自定义线程池
            .build();
}

2.4 版本兼容性检查表

检查项	旧版实现	新版要求
接口类型	`Tools`接口	`ToolCallbacks`接口
线程模型	同步阻塞	异步非阻塞
异常处理	抛出检查异常	返回Mono/Flux错误信号
序列化方式	Java原生序列化	JSON/Protobuf二进制格式

三、生产环境部署建议

3.1 依赖版本锁定策略

在pom.xml中采用版本范围控制：

<properties>
    <spring-ai.version>[2.0.0,2.1.0)</spring-ai.version>
</properties>

3.2 启动参数优化

# 禁用Tomcat自动配置
java -jar app.jar --server.servlet.enabled=false \
                 --spring.main.web-application-type=reactive

3.3 监控告警配置

建议集成以下监控指标：

Netty连接数：netty.connection.active
MCP请求延迟：mcp.request.latency.p99
工具调用成功率：tool.invocation.success.rate

通过本文的深度解析，开发者可系统掌握Spring AI新版的兼容性处理方案。实际项目中建议结合自动化测试框架（如Spring Cloud Contract）构建回归测试用例，确保升级过程的零故障迁移。对于复杂分布式场景，可考虑采用服务网格技术实现MCP服务的动态发现与负载均衡。

Spring AI新版实践指南：规避两大核心问题的技术方案