在人工智能应用开发领域，Spring AI 的 MCP Server（Model Control Plane Server）为开发者提供了强大的模型管理与部署能力，极大地简化了 AI 模型在 Spring 应用中的集成流程。无论是搭建小型的 AI 辅助工具，还是构建大型的企业级 AI 解决方案，掌握 MCP Server 的使用方法都至关重要。本文将详细介绍如何在实际项目中运用 Spring AI 的 MCP Server，帮助开发者快速上手并充分发挥其优势。​

一、引入 Spring AI 的 MCP Server 依赖​

使用 MCP Server 的第一步，是在项目中引入相关依赖。如果你的项目使用 Maven 构建，在pom.xml文件中添加如下依赖：

这里的 “最新版本号” 需根据 Spring AI 官方发布的最新版本进行替换。若使用 Gradle 构建项目，则在build.gradle文件中添加精选书单：

添加依赖后，构建工具会自动下载并引入 MCP Server 相关的库文件，为后续使用做好准备。​

二、配置 MCP Server​

MCP Server 的配置主要通过application.properties或application.yml文件完成。以下以application.yml为例，展示基本的配置项：

在上述配置中：​

• host指定 MCP Server 监听的主机地址，0.0.0.0表示监听所有网络接口。​

• port设置 MCP Server 运行的端口号，这里设为8080。​

• model-registry.type定义模型注册表的类型，in - memory表示使用内存中的模型注册表，适用于开发和测试场景；生产环境中可考虑使用如jdbc等持久化的注册表类型。​

• models部分配置要管理的 AI 模型信息。这里定义了一个名为example - model的模型，类型为huggingface（表示该模型来自 Hugging Face 平台），并指定了模型在 Hugging Face 上的 URI。实际使用时，需将https://huggingface.co/模型路径替换为具体的模型地址。

  三、启动 MCP Server​

  完成依赖引入和配置后，启动 Spring Boot 应用，MCP Server 便会随之启动。若使用 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse），可直接运行 Spring Boot 应用的主类；若通过命令行启动，进入项目根目录，执行mvn spring - boot:run（Maven 项目）或./gradlew bootRun（Gradle 项目）。​

  启动成功后，在浏览器中访问http://localhost:8080（若配置的主机和端口不同，则替换为相应地址），应能看到 MCP Server 的管理界面（如果配置了可视化界面相关功能），或者通过接口调用的方式验证其是否正常运行。​

  四、使用 MCP Server 管理模型​精选书单

  模型注册​

  MCP Server 启动后，可通过配置文件中定义的模型注册表来管理模型。对于内存注册表，启动时配置的模型会自动注册。若要动态注册新模型，可通过 MCP Server 提供的 REST API 实现。例如，发送一个 HTTP POST 请求到http://localhost:8080/api/models，请求体如下：

  此请求将在 MCP Server 中注册一个名为new - model的 OpenAI 模型，并指定了模型的 URI 和访问所需的 API 密钥等参数精选书单。​

  模型调用​

  在 Spring 应用中调用已注册的模型，需通过 Spring AI 提供的客户端接口。首先，在 Spring 配置类中注入ModelClient：

  然后，在需要调用模型的服务类中，注入ModelClient并调用模型：精选书单

  上述代码中，generateText方法构建一个ModelRequest，指定要调用的模型名称（如example - model）和输入提示prompt，然后通过modelClient.invoke方法调用模型，并返回模型生成的文本结果。​

  五、性能优化与常见问题处理​

  性能优化​精选书单

• 缓存机制：MCP Server 支持模型输出缓存，可在配置文件中开启缓存功能，减少对模型的重复调用。例如，在application.yml中添加：
  异步调用：精选书单对于耗时较长的模型调用，可采用异步方式，避免阻塞应用程序的主线程。Spring 框架提供了@Async注解方便实现异步方法调用。