基于Spring AI构建MCP应用：从架构设计到实战开发

2026年2月27日 互联网

一、项目架构与核心组件设计

MCP应用的核心目标是将大模型能力封装为标准化服务接口，实现模型推理、上下文管理、流量控制等功能的模块化设计。典型项目结构包含服务端（MCP Server）和客户端（MCP Client）两大核心模块：

  1. 服务端工程结构

    1. mcp-server/
    2. ├── src/main/java/
    3. │   ├── config/       # 配置类（Bean初始化、模型加载）
    4. │   ├── service/      # 核心业务逻辑（推理服务、上下文管理）
    5. │   └── controller/   # REST API接口（模型调用、健康检查）
    6. └── src/main/resources/
    7.  ├── application.yml # 服务配置（模型路径、端口、超时设置）
    8.  └── logback.xml    # 日志配置

  2. 客户端工程结构

    1. mcp-client/
    2. ├── src/main/java/
    3. │   ├── config/       # 客户端自动配置（RestTemplate/WebClient）
    4. │   └── controller/   # 业务控制器（调用MCP服务）
    5. └── src/main/resources/
    6.  └── application.yml # 客户端配置（服务地址、重试策略）

关键设计原则：

  • 解耦原则：服务端与客户端通过REST协议通信，避免强依赖
  • 标准化接口：统一采用/v1/models/{modelId}/predict路径规范
  • 上下文管理：通过Session ID实现多轮对话状态跟踪
  • 流量控制：服务端集成令牌桶算法实现QPS限制

二、服务端核心实现

1. 模型推理服务实现

  1. @Service
  2. public class ModelInferenceService {
  4.     @Value("${model.path}")
  5.     private String modelPath;
  7.     private Predictor predictor; // 模型推理引擎抽象接口
  9.     @PostConstruct
  10.     public void init() {
  11.         // 动态加载模型（支持热更新）
  12.         this.predictor = ModelLoader.load(modelPath);
  13.     }
  15.     public InferenceResult predict(InferenceRequest request) {
  16.         // 1. 参数校验
  17.         validateRequest(request);
  19.         // 2. 上下文注入（多轮对话场景）
  20.         Context context = contextManager.get(request.getSessionId());
  22.         // 3. 模型推理
  23.         Map<String, Object> inputs = buildModelInputs(request, context);
  24.         Map<String, Object> outputs = predictor.predict(inputs);
  26.         // 4. 结果后处理
  27.         return convertToResult(outputs);
  28.     }
  29. }

关键实现细节：

  • 模型热加载：通过@PostConstruct和文件监听机制实现模型无感更新
  • 输入预处理：支持JSON/Protobuf等多种格式的请求体转换
  • 输出后处理：自动提取模型输出中的关键字段并标准化

2. 上下文管理模块

  1. @Component
  2. public class ContextManager {
  4.     private final ConcurrentHashMap<String, Context> contextStore = 
  5.         new ConcurrentHashMap<>();
  7.     private final ScheduledExecutorService cleaner = 
  8.         Executors.newScheduledThreadPool(1);
  10.     public ContextManager() {
  11.         // 定时清理过期上下文（TTL=30分钟）
  12.         cleaner.scheduleAtFixedRate(this::cleanExpired, 
  13.             10, 10, TimeUnit.MINUTES);
  14.     }
  16.     public Context get(String sessionId) {
  17.         return contextStore.computeIfAbsent(sessionId, 
  18.             k -> new Context(k, System.currentTimeMillis()));
  19.     }
  21.     private void cleanExpired() {
  22.         long now = System.currentTimeMillis();
  23.         contextStore.entrySet().removeIf(e -> 
  24.             now - e.getValue().getCreateTime() > 1800_000);
  25.     }
  26. }

三、客户端开发实践

1. 自动配置类实现

  1. @Configuration
  2. public class McpClientAutoConfiguration {
  4.     @Bean
  5.     @ConditionalOnMissingBean
  6.     public WebClient mcpWebClient(
  7.             @Value("${mcp.server.url}") String baseUrl) {
  8.         return WebClient.builder()
  9.             .baseUrl(baseUrl)
  10.             .defaultHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, 
  11.                 MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
  12.             .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(
  13.                 HttpClient.create()
  14.                     .responseTimeout(Duration.ofSeconds(30))))
  15.             .build();
  16.     }
  17. }

2. 业务调用示例

  1. @RestController
  2. @RequestMapping("/api/chat")
  3. public class ChatController {
  5.     @Autowired
  6.     private WebClient mcpClient;
  8.     @PostMapping
  9.     public ResponseEntity<ChatResponse> chat(
  10.             @RequestBody ChatRequest request) {
  12.         // 构建MCP请求体
  13.         McpRequest mcpRequest = new McpRequest();
  14.         mcpRequest.setModelId("chat-llama-7b");
  15.         mcpRequest.setInputs(request.getMessages());
  16.         mcpRequest.setSessionId(request.getSessionId());
  18.         // 调用MCP服务
  19.         McpResponse response = mcpClient.post()
  20.             .uri("/v1/models/{modelId}/predict", 
  21.                 mcpRequest.getModelId())
  22.             .bodyValue(mcpRequest)
  23.             .retrieve()
  24.             .bodyToMono(McpResponse.class)
  25.             .block();
  27.         // 结果转换
  28.         return ResponseEntity.ok(convertResponse(response));
  29.     }
  30. }

四、高级功能扩展

1. 流量控制实现

  1. @RestControllerAdvice
  2. public class RateLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
  4.     private final RateLimiter rateLimiter = 
  5.         RateLimiter.create(100.0); // 100 QPS
  7.     @Override
  8.     public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
  9.             HttpServletResponse response, Object handler) {
  11.         if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
  12.             response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
  13.             return false;
  14.         }
  15.         return true;
  16.     }
  17. }

2. 监控指标集成

  1. # application.yml 配置示例
  2. management:
  3.   metrics:
  4.     export:
  5.       prometheus:
  6.         enabled: true
  7.   endpoints:
  8.     web:
  9.       exposure:
  10.         include: health,metrics,prometheus

关键监控指标：

  • 模型推理耗时（histogram）
  • 请求成功率（gauge）
  • 上下文存储大小（gauge）
  • 流量控制拒绝次数（counter）

五、部署与优化建议

  1. 容器化部署

    1. FROM eclipse-temurin:17-jre-jammy
    2. COPY target/mcp-server.jar /app.jar
    3. EXPOSE 8080
    4. ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

  2. 性能优化策略

  • 模型量化：将FP32模型转换为INT8减少内存占用
  • 批处理推理：合并多个请求实现矩阵运算加速
  • 缓存机制：对高频请求结果进行本地缓存
  • 异步处理：非实时请求采用消息队列异步处理
  1. 安全加固方案
  • API鉴权：集成JWT或OAuth2.0认证
  • 输入过滤：防止Prompt注入攻击
  • 审计日志：记录所有模型调用行为
  • 数据脱敏：敏感信息自动屏蔽处理

六、总结与展望

通过Spring AI框架构建MCP应用，开发者可以快速实现大模型能力的标准化封装。本文介绍的架构设计兼顾了灵活性与可扩展性，通过模块化设计支持多种模型格式和推理引擎的集成。未来发展方向包括：

  1. 支持多模态模型（图像/语音/视频）的统一服务接口
  2. 集成模型解释性功能，提供推理过程可视化
  3. 开发管理控制台，实现模型生命周期的图形化管理
  4. 探索Serverless架构下的自动扩缩容方案

完整项目代码已开源至某托管仓库，包含详细的开发文档和测试用例，建议开发者结合实际业务场景进行定制化开发。

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