一、技术栈选型与依赖管理

1.1 开发环境要求

MCP服务端开发需满足以下基础环境：

JDK版本：17或更高版本（推荐使用LTS版本）
构建工具：Maven 3.6+ 或 Gradle 7.0+
Spring Boot版本：3.4.0+（需验证与AI模块的兼容性）

1.2 核心依赖配置

当前主流实现方案提供两种响应式模型选择：

<!-- 阻塞式WebMVC实现（本教程采用方案） -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
    <version>1.0.0-M7</version>
</dependency>
<!-- 异步WebFlux实现（高并发场景推荐） -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
    <version>1.0.0-M7</version>
</dependency>

技术选型建议：

WebMVC：适合传统CRUD应用，开发门槛低
WebFlux：适合I/O密集型应用，需掌握响应式编程
混合架构：可通过端口分流实现两种模式共存

二、核心服务实现

2.1 项目结构规划

推荐采用标准分层架构：

src/main/java/
├── config/         # 配置类
├── controller/     # 接口层
├── service/        # 业务逻辑
├── model/          # 数据模型
└── exception/      # 异常处理

2.2 天气服务集成

以OpenMeteo API为例实现两个核心功能：

2.2.1 配置类实现

@Configuration
public class WeatherConfig {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder
            .setConnectTimeout(Duration.ofSeconds(5))
            .setReadTimeout(Duration.ofSeconds(10))
            .build();
    }
}

2.2.2 服务层实现

@Service
public class OpenMeteoService {
    private static final String BASE_URL = "https://api.open-meteo.com/v1";
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    public WeatherData getWeatherByCoordinates(double latitude, double longitude) {
        String url = String.format("%s/forecast?latitude=%.4f&longitude=%.4f&current_weather=true",
            BASE_URL, latitude, longitude);
        return restTemplate.getForObject(url, WeatherData.class);
    }
    public AirQuality getAirQualityByCoordinates(double latitude, double longitude) {
        String url = String.format("%s/air-quality?latitude=%.4f&longitude=%.4f",
            BASE_URL, latitude, longitude);
        return restTemplate.getForObject(url, AirQuality.class);
    }
}

2.2.3 数据模型定义

@Data
public class WeatherData {
    private Double latitude;
    private Double longitude;
    private String timezone;
    private CurrentWeather current_weather;
    @Data
    public static class CurrentWeather {
        private Double temperature;
        private Integer windspeed;
        private String winddirection;
        // 其他气象字段...
    }
}

2.3 MCP服务注册

关键配置类实现：

@Configuration
public class MCPServiceRegistration {
    @Bean
    public MCPServiceRegistry mcpServiceRegistry() {
        return new MCPServiceRegistryBuilder()
            .registerService("weather", OpenMeteoService.class)
            .registerService("air-quality", OpenMeteoService.class)
            .build();
    }
}

三、高级配置优化

3.1 SSE端点定制

默认配置存在两个关键问题：

连接超时时间过短（默认30秒）
缓冲区大小限制（默认16KB）

优化实现方案：

@Configuration
public class SSEConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void configureAsyncSupport(AsyncSupportConfigurer configurer) {
        configurer.setDefaultTimeout(60_000); // 60秒超时
        configurer.setTaskDecorator(new ThreadContextCopyDecorator());
    }
    @Bean
    public WebMvcSseServerTransportProvider sseTransportProvider() {
        return new WebMvcSseServerTransportProvider() {
            @Override
            public SseEmitter createSseEmitter() {
                SseEmitter emitter = super.createSseEmitter();
                emitter.setBufferSize(65_536); // 64KB缓冲区
                return emitter;
            }
        };
    }
}

3.2 应用配置文件

spring:
  application:
    name: mcp-weather-service
    version: 1.0.0
  ai:
    mcp:
      server:
        path: /api/mcp
        cors:
          allowed-origins: "*"
          allowed-methods: GET,POST
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,metrics

四、服务验证与调试

4.1 本地验证工具

推荐使用Inspector工具进行服务验证：

安装环境要求：
- Node.js 16+
- npm 8+
- npx（通常随Node.js安装）

启动命令：

npx @modelcontextprotocol/inspector --port 6274 --mcp-endpoint http://localhost:8080/api/mcp

4.2 测试用例设计

4.3 生产级监控

建议集成以下监控组件：

日志系统：

@Slf4j
@RestController
public class WeatherController {
 @GetMapping("/weather")
 public ResponseEntity<?> getWeather(@RequestParam double lat, @RequestParam double lng) {
     log.info("Received weather request - lat:{}, lng:{}", lat, lng);
     // 业务逻辑...
 }
}

指标监控：
```java
@Bean
public MeterRegistryCustomizer metricsCommonTags() {
return registry -> registry.config().commonTags(“application”, “mcp-weather-service”);
}

@Timed(value = “weather.query.time”, description = “Time taken to fetch weather data”)
public WeatherData getWeatherData(…) {
// 业务逻辑
}


# 五、部署最佳实践
## 5.1 容器化部署
Dockerfile示例：
```dockerfile
FROM eclipse-temurin:17-jdk-jammy
VOLUME /tmp
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

5.2 水平扩展配置

Kubernetes部署建议：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-weather
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-weather
  template:
    spec:
      containers:
      - name: mcp-weather
        image: your-registry/mcp-weather:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "1000m"
            memory: "1Gi"

六、常见问题解决方案

6.1 依赖冲突处理

当出现版本冲突时，可通过Maven的dependency:tree分析依赖树：

mvn dependency:tree -Dincludes=org.springframework.ai

6.2 CORS配置问题

跨域配置示例：

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
        registry.addMapping("/api/mcp/**")
            .allowedOrigins("https://your-frontend-domain.com")
            .allowedMethods("GET", "POST")
            .allowedHeaders("*")
            .allowCredentials(true)
            .maxAge(3600);
    }
}

6.3 性能优化建议

连接池配置：

spring:
datasource:
 hikari:
   maximum-pool-size: 20
   connection-timeout: 30000

缓存策略：

@Cacheable(value = "weatherCache", key = "#latitude + ',' + #longitude")
public WeatherData getWeatherByCoordinates(...) {
 // 业务逻辑
}

本教程完整实现了从环境搭建到生产部署的全流程，覆盖了MCP服务开发的核心技术点。通过天气服务这个典型场景，开发者可以快速掌握MCP协议的实现方法，并可根据实际需求扩展更多服务类型。建议在实际项目中结合具体业务场景进行参数调优和安全加固。

MCP服务端开发全流程指南：从环境搭建到接口验证