news 2026/5/11 9:39:48

Spring AI 进阶之路05：集成 MCP 协议实现工具调用

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张小明

前端开发工程师

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Spring AI 进阶之路05：集成 MCP 协议实现工具调用

引子

在上一篇文章中，我们通过集成 SearXNG，成功让大模型“睁眼看世界”，具备了获取互联网实时信息的能力。然而，无论是 RAG（检索增强生成）还是联网搜索，本质上都是让 AI“读”更多的书，获取更多的信息。但一个真正的智能助手，不仅要能“读”，还要能“写”和“做”。

试想这样一个场景：你希望 AI 帮你整理今天的股市数据，并生成一份 Excel 报表保存到桌面；或者你希望 AI 帮你给客户发送一封会议邀请邮件。在目前的架构下，大模型只能告诉你“邮件内容写好了，请你复制粘贴去发送”，它就像一个被困在罐子里的“超级大脑”，虽然博学，却无法触碰现实世界。

为了打破这个次元壁，我们需要引入MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。关于它的概念不多赘述概念，网上相关的文章已经很多了，有需要了解请看MCP中文文档：https://docs.mcpcn.org/introduction。

本文将分为两个部分实战 MCP：

  1. 作为客户端（Client）：调用现成的 MCP 服务。
  2. 作为服务端（Server）：开发我们自己的 MCP 服务。

调用 MCP 服务：操作本地文件

Spring AI 提供了spring-ai-mcp-client，允许我们的应用连接到任何遵循 MCP 标准的服务器。这里我们以官方提供的文件系统 MCP 服务器为例，让 AI 具备在本地创建和读取文件的能力。

前提条件：由于文件系统 MCP 服务是基于 Node.js 的，请确保你的本地环境已安装 Node.js (v18+)。

1.添加依赖

在pom.xml中引入 MCP Client 相关的依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-mcp</artifactId></dependency>

2. 配置 MCP Server 连接

MCP 支持两种连接模式：stdio（标准输入输出，适用于本地进程）和sse（Server-Sent Events，适用于网络服务）。对于本地文件系统服务，我们使用stdio模式。

在resources目录下新建mcp-server.json文件，定义如何启动文件系统服务：

{"mcpServers":{"filesystem":{"command":"D:\\devolop\\node\\npx.cmd","args":["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","D:\\devolop"]}}}

配置解析：

  • command: 指向你的npx可执行文件路径（Windows 下通常是npx.cmd）。
  • args:
    • -y: 自动确认安装。
    • @modelcontextprotocol/server-filesystem: 官方的文件系统 MCP 服务包。
    • D:\\devolop:这是允许 AI 访问的根目录。为了安全起见，AI 只能操作这个目录及其子目录下的文件。

接着，在application.yml中启用 MCP Client 并加载上述配置：

spring:ai:mcp:client:enabled:truename:spring-ai-mcp-clienttype:ASYNC# 推荐使用异步非阻塞模式stdio:servers-configuration:classpath:mcp-server.json

3.代码改造

我们需要在ChatService初始化时，将 MCP Client 发现的工具注册到ChatClient中。

publicChatServiceImpl(ChatClient.BuilderchatClientBuilder,ToolCallbackProvidertools){// tools 会自动注入所有配置好的 MCP 工具this.chatClient=chatClientBuilder.defaultToolCallbacks(tools).build();}

4.效果测试

启动项目，观察控制台日志，可以看到MCP工具已经连接成功。

现在，我们在对话框中输入这些内容：

打开我们配置的D:\devolop目录，可以看到文件已经被成功创建。

开发 MCP 服务：邮件与时间工具

除了调用现有的工具，更常见的场景是将我们自己的业务逻辑（如查询内部系统、发送通知）封装成 MCP 工具供大模型调用。

为了演示，我们创建一个新的模块mcp-server，实现“获取当前时间”和“发送邮件”两个功能。

在mcp-server模块的pom.xml中添加必要的依赖。除了 WebFlux（MCP Server 常用底层），我们还需要spring-boot-starter-mail来发送邮件，以及flexmark用于将 AI 生成的 Markdown 内容转换为邮件友好的 HTML。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>com.cc</groupId><artifactId>SpringAI-MCP-RAG-Dev</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version></parent><artifactId>mcp-server</artifactId><properties><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><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><dependencies><!-- MCP Server 依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId></dependency><!-- 邮件发送依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId></dependency><!-- Markdown 转 HTML 工具 --><dependency><groupId>com.vladsch.flexmark</groupId><artifactId>flexmark-all</artifactId><version>0.64.8</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-lang3</artifactId><version>3.17.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency></dependencies></project>

1.添加配置

在application.yml中配置 OpenAI Key、Redis（用于向量存储或缓存）以及 SMTP 邮件服务信息。

spring:application:name:spring-ai-mcp-serverdata:redis:host:127.0.0.1port:9379password:123456ai:mcp:server:name:spring-ai-mcp-server-sseversion:1.0.0sse-endpoint:/ssetype:asyncmail:host:smtp.163.comport:465username:123@163.compassword:123456# 注意：这里通常是邮箱授权码，不是登录密码protocol:smtpdefault-encoding:UTF-8properties:mail:smtp:socketFactory:port:465class:javax.net.ssl.SSLSocketFactoryssl:enable:truelogging:level:root:infoserver:port:6080

启动项目，访问http://localhost:6080/sse，如果能正常启动，说明配置无误。

2. 开发时间查询工具

大模型本身对“现在是几点”没有概念，我们需要提供一个工具。

packagecom.cc.mcp.tool;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.ai.tool.annotation.Tool;importorg.springframework.stereotype.Component;importjava.time.LocalDateTime;importjava.time.format.DateTimeFormatter;@Component@Slf4jpublicclassDateTool{// @Tool 注解将方法暴露为 MCP 工具// description 非常重要，大模型根据它来判断何时调用此工具@Tool(description="获取当前时间")publicStringgetCurrentTime(){log.info("=================调用MCP工具：获取当前时间=================");returnString.format("当前的时间是 %s",LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));}}

3. 开发邮件发送工具

这是一个稍微复杂一点的工具，需要定义参数结构。

packagecom.cc.mcp.tool;importcom.vladsch.flexmark.html.HtmlRenderer;importcom.vladsch.flexmark.parser.Parser;importcom.vladsch.flexmark.util.data.MutableDataSet;importjakarta.mail.MessagingException;importjakarta.mail.internet.MimeMessage;importlombok.*;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.ai.tool.annotation.Tool;importorg.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Value;importorg.springframework.mail.javamail.JavaMailSender;importorg.springframework.mail.javamail.MimeMessageHelper;importorg.springframework.stereotype.Component;@Component@Slf4jpublicclassEmailTool{privatefinalJavaMailSendermailSender;privatefinalStringfrom;@AutowiredprivateEmailTool(JavaMailSendermailSender,@Value("${spring.mail.username}")Stringfrom){this.mailSender=mailSender;this.from=from;}// 定义请求参数类，大模型会自动填充这些字段@Data@ToString@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublicstaticclassEmailRequest{@ToolParam(description="收件人邮箱地址")privateStringemail;@ToolParam(description="发送邮件的标题/主题")privateStringsubject;@ToolParam(description="发送邮件的消息/正文内容")privateStringmessage;@ToolParam(description="发送邮件的内容类型，1为HTML格式，2为普通文本格式")privateIntegercontentType;}@Tool(description="给指定邮箱发送邮件信息。")publicStringsendEmail(EmailRequestemailRequest){log.info("=================调用MCP工具：sendEmail=================");log.info("请求详情: {}",emailRequest);IntegercontentType=emailRequest.getContentType();try{MimeMessagemimeMessage=mailSender.createMimeMessage();MimeMessageHelpermimeMessageHelper=newMimeMessageHelper(mimeMessage);mimeMessageHelper.setFrom(from);mimeMessageHelper.setTo(emailRequest.getEmail());mimeMessageHelper.setSubject(emailRequest.getSubject());// 智能处理：如果是 Markdown 格式，自动转 HTMLif(contentType!=null&&contentType==1){mimeMessageHelper.setText(convertMarkdownToHtml(emailRequest.getMessage()),true);}elseif(contentType!=null&&contentType==2){mimeMessageHelper.setText(emailRequest.getMessage(),true);}else{// 默认处理mimeMessageHelper.setText(emailRequest.getMessage());}mailSender.send(mimeMessage);return"邮件发送成功";}catch(MessagingExceptione){log.error("发送邮件失败",e);return"发送邮件失败: "+e.getMessage();}}/** * 将Markdown格式的字符串转换为HTML格式 */publicstaticStringconvertMarkdownToHtml(StringmarkdownStr){MutableDataSetdataSet=newMutableDataSet();Parserparser=Parser.builder(dataSet).build();HtmlRendererhtmlRenderer=HtmlRenderer.builder(dataSet).build();returnhtmlRenderer.render(parser.parse(markdownStr));}}

4. 注册工具

最后，在启动类或配置类中，将我们编写的 Tool Bean 注册到ToolCallbackProvider中。

package com.cc.mcp; import com.cc.mcp.tool.DateTool; import com.cc.mcp.tool.EmailTool; import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider; import org.springframework.ai.tool.method.MethodToolCallbackProvider; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.context.annotation.Bean; @SpringBootApplication public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } /** * 注册自定义 MCP 工具 * 这样 ChatClient 就能感知到这些工具的存在 */ @Bean public ToolCallbackProvider registerMCPTools(DateTool dateTool, EmailTool emailTool) { return MethodToolCallbackProvider.builder() .toolObjects(dateTool, emailTool) .build(); } }

5. 综合测试

启动项目，观察日志，确认工具已加载。

测试时间查询：


测试邮件发送：

增加记忆功能：让对话更连贯

在实际使用中，我们可能会分多轮对话来完成任务。但默认情况下，ChatClient是无状态的，它记不住上一句说了什么：

为了解决这个问题，我们需要引入Chat Memory。在ChatServiceImpl中注入ChatMemory，并将其配置到ChatClient中：

privatefinalChatClientchatClient;// 注入 ChatMemorypublicChatServiceImpl(ChatClient.BuilderchatClientBuilder,ToolCallbackProvidertools,ChatMemorychatMemory){this.chatClient=chatClientBuilder// 添加记忆 Advisor.defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()).defaultToolCallbacks(tools).build();}

配置完成后，模型就具备了上下文记忆能力，能够流畅地处理多轮意图确认。

小结

通过本篇文章，我们实现了 Spring AI 应用功能的重大飞跃：从单纯的“信息获取者”进化为了“任务执行者”。

  1. 利用MCP Client，我们轻松集成了现有的文件系统服务。
  2. 利用Spring AI Tool，我们开发了自定义的邮件和时间服务。
  3. 利用Chat Memory，我们赋予了 AI 记忆，使其交互更加自然。

现在，我们的 AI 已经可以操作文件、发送邮件了。但在企业级应用中，最核心的数据往往存储在数据库中。如何让大模型安全、准确地查询和操作数据库？下一篇，我们将探讨基于 MCP 的大模型与数据库交互开发。

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