一、MCP和Spring AI MCP

一、MCP和Spring AI MCP

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参考资料：

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基于Spring AI 搭建MCP服务，保姆级教程来了！_spring ai mcp-CSDN博客

SpringAI搭建MCP Server和Client及Bug解决_parameter 1 of method chatclientbuilder in org.spr-CSDN博客

Spring AI开发MCP Server和MCP Client - 大龄码农有梦想 - 博客园 (cnblogs.com)

使用Spring AI构建MCP客户端服务端安全调用本地数据与工具-开发者社区-阿里云 (aliyun.com)

从零开始用Java搭建Spring AI MCP Server：全面指南_java mcp server搭建-CSDN博客

Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据-阿里云开发者社区 (aliyun.com)

Spring AI开发MCP服务实战详解_spring ai mcp-CSDN博客

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1、MCP是什么？

模型上下文协议（即 Model Context Protocol，MCP）是一个开放协议，它规范了应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文。MCP 提供了一种统一的方式将 AI 模型连接到不同的数据源和工具，它定义了统一的集成方式。在开发智能体（Agent）的过程中，我们经常需要将将智能体与数据和工具集成，MCP 以标准的方式规范了智能体与数据及工具的集成方式，可以帮助您在 LLM 之上构建智能体（Agent）和复杂的工作流。目前已经有大量的服务接入并提供了 MCP server 实现，当前这个生态正在以非常快的速度不断的丰富中。

2、MCP的核心价值

传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。

模型上下文协议（MCP）这一由Anthropic开源的开放协议，为AI模型与外部数据/工具提供了“标准化桥梁”，通过统一的接口规范，使模型能够动态调用本地文件、数据库、API等资源，实现“上下文感知”的智能交互。MCP的核心价值在于：

• 标准化集成：告别“一对一”定制开发，通过协议对接即可连接任意兼容MCP的数据源或工具，大幅降低生态构建成本。
• 安全与灵活性：支持本地部署，数据无需离境，兼顾隐私合规与实时访问需求。
• 智能体赋能：为AI Agent提供“手脚”，使其能自主执行查询、分析、操作等复杂任务流。

3、Spring AI的 MCP

Spring AI作为Java生态中领先的AI开发框架，通过深度集成MCP协议，为开发者提供了企业级解决方案：其模块化架构、对同步/异步通信的支持、以及与Spring Boot的无缝融合，使得构建本地MCP客户端与服务端变得高效且可靠。无论是快速搭建文件系统的本地数据中台，还是构建与业务系统（如CRM、ERP）的实时联动，Spring AI的声明式配置、注解驱动开发模式极大降低了技术门槛。

Spring AI MCP 采用模块化架构，包括以下组件：

（1）Spring AI 应用程序：使用 Spring AI 框架构建想要通过 MCP 访问数据的生成式 AI 应用程序。

（2）Spring MCP 客户端：MCP 协议的 Spring AI 实现，与服务器保持 1:1 连接。

（3）MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化的模型上下文协议公开特定的功能。

（4）本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务。

（5）远程服务：MCP 服务器可以通过互联网（例如，通过 API）连接到的外部系统。

Spring AI MCP实现遵循三层架构：

核心模块：