实用指南：SpringAI(GA)：Nacos2下的分布式MCP

原文链接地址：SpringAI(GA)：Nacos2下的分布式MCP

教程说明

说明：本教程将采用2025年5月20日正式的GA版，给出如下内容

  1. 核心功能模块的快速上手教程
  2. 核心功能模块的源码级解读
  3. Spring ai alibaba增强的快速上手教程 + 源码级解读

版本：JDK21 + SpringBoot3.4.5 + SpringAI 1.0.0 + SpringAI Alibaba 1.0.0.2

将陆续完成如下章节教程。本章是第七章（MCP使用范式）下的Nacos2下的分布式MCP快速上手

代码开源如下：https://github.com/GTyingzi/spring-ai-tutorial

微信推文往届解读可参考：

第一章内容

SpringAI(GA)的chat:快速上手+自动注入源码解读

SpringAI(GA):ChatClient调用链路解读

第二章内容

SpringAI的Advisor：快速上手+源码解读

SpringAI(GA)：Sqlite、Mysql、Redis消息存储快速上手

第三章内容

SpringAI(GA)：Tool工具整合—快速上手

SpringAI(GA)：Tool源码+工具触发链路解读

第五章内容

SpringAI(GA)：内存、Redis、ES的向量数据库存储—快速上手

SpringAI(GA)：向量数据库理论源码解读+Redis、Es接入源码

第六章内容

SpringAI(GA)：RAG快速上手+模块化解读

SpringAI(GA)：RAG下的ETL快速上手

SpringAI(GA)：RAG下的ETL源码解读

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分布式 MCP

[!TIP]
背景：现阶段 MCP Client 和 MCP Server 是一对一的连接方式，若当前 MCP Server 挂掉了，那么 MCP Client 便不能使用 MCP Server 提供的工具能力。工具稳定性的提供得不到保证

解决：做了一些分布式 Client 连接的探索，一个 MCP Client 端可以连接多个 MCP Server（分布式部署），目前采用的方案如下：

  1. 新建一个包含服务名和对应连接的类
  2. 另外实现监听机制，可以动态的应对 MCP Server 节点上下线，去动态调整 mcpAsyncClientList
  3. （读操作）获取 MCP Server 相关信息的，采用从 mcpAsyncClientList 列表中随机中获取一个去发起请求，比如获取工具列表信息
  4. （写操作）对应 MCP Server 需要更改的信息，由 MCP Client 端发起，需要修改所有的 MCP Server

本篇是基于 Nacos2 的快速上手篇，基于 Nacos3 的可见 《Nacos3 的 MCP 分布式》

实战代码可见：https://github.com/GTyingzi/spring-ai-tutorial 下的 mcp 目录下的 mcp-nacos2-server、mcp-nacos2-client 模块

Nacos 准备

选择 Nacos2.*版本，新建一个命名空间，记住此时的命名空间 ID：“9ba5f1aa-b37d-493b-9057-72918a40ef35”

  • Nacos 启动可见：Nacos

mcp-nacos2-server

pom 文件

导入 nacos2-mcp-server 的依赖

  • 说明：目前 1.0.0.2 版本遗留了 bug，不支持填写命名空间 ID，1.0.0.3-SNAPSHOT 进行了修复
<properties>
  <!-- Spring AI Alibaba -->
  <spring-ai-alibaba.version>1.0.0.3-SNAPSHOT</spring-ai-alibaba.version>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos2-mcp-server</artifactId>
    </dependency>
    <!-- MCP Server WebFlux 支持（也可换成 WebMvc） -->
      <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
      </dependency>
    </dependencies>
application.yml

主要关注 spring.ai.alibaba.mcp.nacos 下的配置信息

server:
port: 21000
spring:
main:
banner-mode: off
application:
name: mcp-nacos2-server
ai:
mcp:
server:
name: webflux-mcp-server
version: 1.0.0
type: ASYNC # Recommended for reactive applications
instructions: "This reactive server provides time information tools and resources"
sse-message-endpoint: /mcp/messages
capabilities:
tool: true
resource: true
prompt: true
completion: true
alibaba:
mcp:
nacos:
enabled: true
server-addr: 127.0.0.1:8848
username: nacos
password: nacos
registry:
enabled: true
service-namespace: 9ba5f1aa-b37d-493b-9057-72918a40ef35
service-group: mcp-server
TimeService

提供一个时间工具服务

package com.spring.ai.tutorial.mcp.server.service
;
import org.slf4j.Logger
;
import org.slf4j.LoggerFactory
;
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool
;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam
;
import org.springframework.stereotype.Service
;
import java.time.ZoneId
;
import java.time.ZonedDateTime
;
import java.time.format.DateTimeFormatter
;
@Service
public
class TimeService {
private
static
final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TimeService.
class
)
;
@Tool
(description = "Get the time of a specified city."
)
public String getCityTimeMethod(@ToolParam
(description = "Time zone id, such as Asia/Shanghai"
) String timeZoneId) {
logger.info("The current time zone is {}"
, timeZoneId)
;
return String.format("The current time zone is %s and the current time is " + "%s"
, timeZoneId,
getTimeByZoneId(timeZoneId)
)
;
}
private String getTimeByZoneId(String zoneId) {
// Get the time zone using ZoneId
ZoneId zid = ZoneId.of(zoneId)
;
// Get the current time in this time zone
ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now(zid)
;
// Defining a formatter
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss z"
)
;
// Format ZonedDateTime as a string
String formattedDateTime = zonedDateTime.format(formatter)
;
return formattedDateTime;
}
}
Nacos2ServerApplication
package com.spring.ai.tutorial.mcp.server
;
import com.spring.ai.tutorial.mcp.server.service.TimeService
;
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 Nacos2ServerApplication {
public
static
void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Nacos2ServerApplication.
class
, args)
;
}
@Bean
public ToolCallbackProvider timeTools(TimeService timeService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder(
).toolObjects(timeService).build(
)
;
}
}
效果

我分别以 21000、21001 启动两个实例服务，对外统一暴露为“webflux-mcp-server”

在 nacos 中能找到服务名“webflux-mcp-server”+“-mcp-service”（默认填充的后缀规则），我们能发现此时已有两个实例

在配置管理处，也能找到我们的 mcp server、tool 的配置信息

这是 mcp server 信息

这是 tool 配置信息

mcp-nacos2-client

pom 文件
<properties>
  <!-- Spring AI Alibaba -->
  <spring-ai-alibaba.version>1.0.0.3-SNAPSHOT</spring-ai-alibaba.version>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-autoconfigure-model-openai</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-autoconfigure-model-chat-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos2-mcp-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>
application.yml

主要关注如下配置：

  • nacos-enabled: true：启动基于 Nacos 的分布式连接
  • service-namespace：若不填，则默认 public
  • server1: webflux-mcp-server：填 mcp server 的名称即可
server:
port: 121100
spring:
application:
name: mcp-nacos2-client
main:
web-application-type: none
ai:
openai:
api-key: ${
DASHSCOPEAPIKEY
}
base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
chat:
options:
model: qwen-max
mcp:
client:
enabled: true
name: my-mcp-client
version: 1.0.0
request-timeout: 30s
type: ASYNC # or ASYNC for reactive applications
nacos-enabled: true
alibaba:
mcp:
nacos:
enabled: true
server-addr: 127.0.0.1:8848
username: nacos
password: nacos
registry:
service-namespace: 9ba5f1aa-b37d-493b-9057-72918a40ef35
service-group: mcp-server
client:
sse:
connections:
server1: webflux-mcp-server
Nacos2ClientApplication
  1. 排除掉自动注入类是用来动态加载第三方 restful 服务提供的工具《动态加载服务》目前我们这里没有第三方 restful，故注释掉
  2. 注入 loadbalancedMcpAsyncToolCallbacks 的 Bean
package com.spring.ai.tutorial.mcp.client
;
import com.alibaba.cloud.ai.autoconfigure.mcp.server.Nacos2DynamicMcpServerAutoConfiguration
;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient
;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider
;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier
;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner
;
import org.springframework.boot.SpringApplication
;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication
;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext
;
import org.springframework.context.annotation.Bean
;
import java.util.Scanner
;
@SpringBootApplication
(exclude = Nacos2DynamicMcpServerAutoConfiguration.
class
)
public
class Nacos2ClientApplication {
public
static
void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Nacos2ClientApplication.
class
, args)
;
}
@Bean
public CommandLineRunner predefinedQuestions(ChatClient.Builder chatClientBuilder, @Qualifier
("loadbalancedMcpAsyncToolCallbacks"
) ToolCallbackProvider tools,
ConfigurableApplicationContext context) {
return args ->
{
var chatClient = chatClientBuilder
.defaultToolCallbacks(tools)
.build(
)
;
Scanner scanner =
new Scanner(System.in)
;
while (true
) {
System.out.print("\n>>> QUESTION: "
)
;
String userInput = scanner.nextLine(
)
;
if (userInput.equalsIgnoreCase("exit"
)
) {
break
;
}
if (userInput.isEmpty(
)
) {
userInput = "北京时间现在几点钟"
;
}
System.out.println("\n>>> ASSISTANT: " + chatClient.prompt(userInput).call(
).content(
)
)
;
}
scanner.close(
)
;
context.close(
)
;
}
;
}
}
效果

MCP Client 端先后触发两次工具请求

第一次工具由 MCP Server21000 端口进行处理

第二次工具由 MCP Server21001 端口进行处理

学习交流圈

你好，我是影子，曾先后在?、新能源、老铁就职，现在是一名AI研发工程师，同时作为Spring AI Alibaba开源社区的Committer，另外，本人长期维护一套飞书云文档笔记，涵盖后端、大数据系统化的面试资料，可私信免费获取

posted on 2025-07-22 08:07  ljbguanli  阅读(17)  评论(0)    收藏  举报

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