一、MCP服务架构解析

MCP（Model Control Protocol）是一种用于智能服务调用的标准化协议，其核心设计理念是通过工具集（Toolset）的注册与发现机制实现服务解耦。在SpringAI框架中，MCP服务采用经典的CS架构，包含服务端（Server）与客户端（Client）两大核心组件：

服务端角色
作为工具集的提供方，负责暴露可调用的API接口。开发者需将业务逻辑封装为标准工具，并通过MCP协议注册到服务端。典型应用场景包括：
- 自然语言处理（NLP）模型服务
- 图像识别微服务
- 自定义算法引擎
客户端角色
作为工具集的消费者，通过动态注册机制获取可用工具列表。客户端可根据业务需求灵活组合工具，构建智能对话或自动化工作流。关键特性包括：
- 运行时工具发现
- 异步调用支持
- 多版本兼容性
通信协议选择
- stdio模式：适用于本地开发调试，通过标准输入输出流通信。需在启动参数中显式加载服务端JAR包。
- SSE模式：推荐的生产环境方案，基于HTTP长连接实现实时通信。支持服务端持续监听客户端请求，具备更好的可扩展性。

二、服务端实现方案

2.1 项目结构规划

采用模块化设计原则，建议划分以下Maven模块：

mcp-demo/
├── mcp-server/       # 服务端模块
└── mcp-client/       # 客户端模块（后续章节详述）

2.2 依赖管理配置

在父POM中引入BOM（Bill of Materials）管理依赖版本：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

服务端核心依赖：

<dependencies>
    <!-- MCP核心协议实现 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Web通信支持 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2.3 服务配置详解

在application.yaml中配置关键参数：

server:
  port: 8085
spring:
  application:
    name: mcp-server
  ai:
    mcp:
      server:
        type: ASYNC       # 异步处理模式
        name: mcp-server  # 服务标识
        version: "1.0.0"  # 协议版本
        enabled: true      # 启用MCP服务

关键参数说明：

type：指定处理模式，ASYNC支持高并发场景
base-url：生产环境需配置公网可访问地址
version：协议版本号，客户端需匹配相同版本

2.4 工具集注册实现

创建工具类并实现Tool接口：

@Component
public class MathTool implements Tool {
    @Override
    public String getName() {
        return "math_calculator";
    }
    @Override
    public String getDescription() {
        return "数学计算工具，支持加减乘除运算";
    }
    @Override
    public Map<String, Object> call(Map<String, Object> params) {
        // 实现具体计算逻辑
        return Map.of("result", 42);
    }
}

SpringAI会自动扫描带有@Component注解的工具类并完成注册。

三、客户端集成方案

3.1 客户端依赖配置

<dependencies>
    <!-- MCP客户端核心 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-client</artifactId>
    </dependency>
    <!-- SSE通信支持 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

3.2 客户端初始化配置

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        server-url: http://localhost:8085  # 服务端地址
        connect-timeout: 5000              # 连接超时
        read-timeout: 30000                # 读取超时

3.3 工具调用示例

@RestController
public class DemoController {
    @Autowired
    private McpClient mcpClient;
    @GetMapping("/calculate")
    public ResponseEntity<?> calculate(@RequestParam String expression) {
        // 构建调用参数
        Map<String, Object> params = Map.of(
            "expression", expression
        );
        // 调用远程工具
        McpResponse response = mcpClient.call("math_calculator", params);
        return ResponseEntity.ok(response.getData());
    }
}

四、高级配置与优化

4.1 异步处理模式

对于耗时操作，建议启用异步处理：

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        type: ASYNC
        pool-size: 10  # 线程池大小

4.2 安全认证配置

生产环境需添加Basic Auth或JWT验证：

@Configuration
public class SecurityConfig {
    @Bean
    public WebClientBuilder webClientBuilder() {
        return WebClient.builder()
            .defaultHeader("Authorization", "Bearer xxx");
    }
}

4.3 监控与日志

集成Actuator实现健康检查：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,mcp

五、常见问题解决方案

依赖冲突处理
当出现版本冲突时，在父POM中显式声明依赖版本：
```
<properties>
    <spring-ai.version>1.0.0</spring-ai.version>
</properties>
```

连接超时优化
调整客户端超时参数，并配置重试机制：

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        retry-times: 3
        backoff-delay: 1000

工具注册失败排查
- 检查工具类是否带有@Component注解
- 验证getName()方法返回值是否唯一
- 查看服务端日志中的注册事件

六、最佳实践建议

版本管理
保持服务端与客户端的协议版本一致，避免兼容性问题
工具隔离
将不同业务领域的工具划分到独立模块，便于维护
性能监控
集成Prometheus监控工具调用耗时与成功率
灰度发布
通过版本号机制实现工具的渐进式更新

本方案通过模块化设计、标准化协议和完善的错误处理机制，为智能服务开发提供了可扩展的架构范式。开发者可根据实际业务需求，灵活调整工具集和通信参数，构建高效的智能服务生态系统。

SpringAI框架下MCP服务整合实践指南