一、环境准备与版本选择

在部署MCP服务前，需明确SpringAI框架的版本演进路径。当前主推的1.0.0正式版相比早期里程碑版本（如1.0.0-M6/M7）在依赖管理方面进行了重构，重点解决了以下问题：

依赖冲突优化：通过模块化设计拆分核心组件，避免不同版本间的类加载冲突
API稳定性提升：统一了模型服务接口规范，支持更灵活的模型热插拔
性能增强：优化了服务发现与负载均衡机制，吞吐量提升约40%

建议通过Maven构建工具管理项目依赖，在pom.xml中配置基础版本：

<properties>
    <springai.version>1.0.0</springai.version>
    <java.version>11</java.version>
</properties>

二、依赖管理最佳实践

2.1 核心依赖配置

完整依赖树应包含以下关键组件：

<dependencies>
    <!-- SpringAI核心框架 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>${springai.version}</version>
    </dependency>
    <!-- MCP服务支持模块 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
        <version>${springai.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 模型服务适配器（示例） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-model-adapter</artifactId>
        <version>${springai.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

2.2 版本兼容性处理

针对历史版本迁移问题，建议：

使用mvn dependency:tree分析依赖冲突
通过exclusions标签排除冲突依赖
在IDE中启用依赖冲突可视化工具（如IntelliJ的Dependency Analyzer）

三、MCP服务开发流程

3.1 核心组件开发

3.1.1 模型调用工具实现

创建ModelInvocationService类实现模型调用逻辑：

@Service
public class ModelInvocationService {
    @Autowired
    private ModelAdapterRegistry adapterRegistry;
    public String invokeModel(String modelId, String prompt) {
        ModelAdapter adapter = adapterRegistry.getAdapter(modelId);
        if (adapter == null) {
            throw new IllegalArgumentException("Unsupported model: " + modelId);
        }
        return adapter.invoke(prompt);
    }
}

3.1.2 服务注册与发现

通过@EnableMcpServer注解激活MCP服务：

@SpringBootApplication
@EnableMcpServer(
    port = 8081,
    serviceId = "model-service-001"
)
public class McpServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(McpServiceApplication.class, args);
    }
}

3.2 配置体系设计

3.2.1 MCP服务配置

在application.yml中定义服务参数：

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        enabled: true
        service-discovery:
          type: consul  # 支持consul/eureka/nacos等
          address: localhost:8500
        circuit-breaker:
          enabled: true
          failure-rate-threshold: 50%

3.2.2 模型服务配置

配置多模型支持方案：

spring:
  ai:
    model:
      adapters:
        - id: glm-4-plus
          type: http
          endpoint: http://model-gateway:8080/invoke
          timeout: 5000
        - id: qwen-7b
          type: grpc
          endpoint: grpc://model-server:50051
          max-retries: 3

四、服务部署与验证

4.1 标准化部署流程

环境准备：
- 确保JDK 11+环境
- 配置Consul/Nacos等服务发现组件
- 准备模型服务网关

打包部署：

mvn clean package -DskipTests
java -jar target/mcp-service-1.0.0.jar \
 --spring.profiles.active=prod \
 --server.port=8081

健康检查：

curl -X GET http://localhost:8081/actuator/health

4.2 集成测试方案

4.2.1 单元测试

@SpringBootTest
class ModelInvocationServiceTest {
    @Autowired
    private ModelInvocationService invocationService;
    @Test
    void testModelInvocation() {
        String result = invocationService.invoke("glm-4-plus", "Hello World");
        assertNotNull(result);
        assertFalse(result.isBlank());
    }
}

4.2.2 端到端测试

使用Postman或curl测试服务接口：

curl -X POST http://localhost:8081/api/v1/models/glm-4-plus/invoke \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"prompt":"Explain quantum computing"}'

五、性能优化建议

连接池配置：

spring:
ai:
 http:
   pool:
     max-total: 100
     max-per-route: 20

缓存策略：

@Configuration
public class CacheConfig {
 @Bean
 public CacheManager cacheManager() {
     return new CaffeineCacheManager("model-responses")
         .setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
             .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
             .maximumSize(1000));
 }
}

异步处理：

@Async
public CompletableFuture<String> asyncInvoke(String modelId, String prompt) {
 return CompletableFuture.supplyAsync(() -> invokeModel(modelId, prompt));
}

六、常见问题处理

依赖冲突：
- 现象：ClassNotFoundException或NoSuchMethodError
- 解决方案：使用mvn dependency:tree定位冲突，通过exclusions排除

模型调用超时：

调整配置：

spring:
ai:
  model:
    adapters:
      - id: glm-4-plus
        timeout: 10000  # 延长超时时间

服务发现失败：
- 检查点：
  - 服务注册中心地址配置正确
  - 网络连通性正常
  - 服务实例健康状态正常

通过本文的完整指南，开发者可以系统掌握SpringAI 1.0.0部署MCP服务的全流程，从环境准备到性能调优形成完整知识闭环。建议在实际部署前进行充分的测试验证，并根据业务场景灵活调整配置参数。

SpringAI 1.0.0 实战：MCP服务部署全流程解析