Model Context Protocol (MCP) 技术详解与 Spring AI 集成

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一、概述

Model Context Protocol（MCP） 是一个标准化协议，用于使 AI 模型能够以结构化方式与外部工具和资源交互。它像一座桥梁，连接着 AI 模型与现实世界的数据库、API、文件系统等外部服务，并通过统一接口进行访问。MCP 支持多种通信机制，便于在不同环境下灵活部署。

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二、名词解释

名词	解释
MCP	Model Context Protocol，AI模型与外部系统交互的标准协议
JSON-RPC	一种轻量级远程过程调用协议，MCP使用其作为消息序列化格式
STDIO	标准输入/输出，常用于进程间通信
SSE	Server-Sent Events，服务端推送事件的Web通信方式
Spring AI	Spring生态中的AI开发框架，集成MCP以简化AI应用开发
Transport	通信传输层，负责消息的序列化和实际传输
Tool	MCP中暴露给AI模型的外部功能组件，模型可发现和调用
Resource	MCP服务器管理的外部资源，支持URI访问

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三、项目背景与发展历史

1. 背景

随着 AI 技术的迅猛发展，模型不再仅仅是“黑盒”推理工具，越来越多的应用场景需要模型动态访问外部数据、调用工具、管理资源。传统的 API 或 RPC 模式在多模型、多工具、多资源协作下显得碎片化，难以统一。MCP 正是为此而生，旨在为 AI 模型与外部世界建立一致、可扩展、易维护的交互协议。

2. 发展历史

• 2022年：MCP 概念提出，旨在解决 AI 模型工具链碎片化问题。
• 2023年：MCP Java SDK 发布，支持主流传输方式和标准化接口。
• 2024年：Spring AI 集成 MCP，推出 Boot Starters，极大简化企业级 AI 应用开发和部署。
• 参考资料：
  • Spring AI 官方文档
  • MCP Java SDK GitHub
  • JSON-RPC Specification

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四、MCP 架构详解

MCP 采用三层架构，分别是：客户端/服务器层、会话层、传输层。

1. 架构总览（Flowchart）

• MCP Client/Server Layer：处理协议逻辑和主业务流程（如工具发现、资源管理）。
• MCP Session Layer：管理连接状态，支持同步/异步模式。
• MCP Transport Layer：实现消息的序列化/反序列化及实际传输，支持多种协议（STDIO、HTTP/SSE等）。

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2. 客户端与服务器主要状态流转（StateDiagram）

• Init：初始化连接
• Negotiating：协商协议版本和能力
• Connected：维持会话
• Discovering：发现和注册工具/资源
• Executing：执行具体操作

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3. 典型交互流程（SequenceDiagram）

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五、Spring AI 与 MCP 集成

Spring AI 提供便捷的 MCP 集成方式，包括客户端和服务器的 Boot Starters，以及注解驱动的开发体验：

1. Boot Starters

类型	Starter	传输方式支持	配置属性示例
客户端	spring-ai-starter-mcp-client	STDIO/HTTP/SSE	spring.ai.mcp.client.stdio=true
客户端	spring-ai-starter-mcp-client-webflux	WebFlux SSE	spring.ai.mcp.client.protocol=SSE
服务器	spring-ai-starter-mcp-server	STDIO	spring.ai.mcp.server.stdio=true
服务器	spring-ai-starter-mcp-server-webmvc	HTTP/SSE/STREAMABLE	spring.ai.mcp.server.protocol=STREAMABLE
服务器	spring-ai-starter-mcp-server-webflux	WebFlux SSE/STREAMABLE	spring.ai.mcp.server.protocol=STATELESS

2. 注解驱动开发

• 服务端注解：@McpTool, @McpResource, @McpPrompt, @McpComplete
• 客户端注解：@McpLogging, @McpSampling, @McpElicitation, @McpProgress
• 支持自动发现、参数上下文注入、JSON Schema 自动生成等功能。

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六、系统性认知与速记口诀

口诀

三层架构分明，能力协商先行；工具资源发现，传输方式多元；Spring集成便捷，注解开发高效。

总结

• 知其然：MCP是AI模型与外部世界高效交互的标准协议，架构清晰、传输灵活。
• 知其所以然：解决了多模型、多工具协作的标准化瓶颈，提升了AI应用开发的可维护性和扩展性。
• Spring AI集成：极大降低了MCP应用门槛，支持注解式开发和多种通信模式，适合企业级场景。

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七、参考资料

1. Spring AI 官方文档
2. Spring AI MCP Boot Starters
3. MCP Java SDK GitHub
4. JSON-RPC Specification
5. Server-Sent Events (SSE) W3C

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八、结语

随着 AI 技术的深入，MCP 作为模型与外部工具/资源的桥梁，正逐步成为 AI 应用开发的基础设施。结合 Spring AI 的 Boot Starters 和注解支持，开发者可以高效地构建与部署复杂的 AI 系统，实现模型与现实世界的无缝连接。

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如需深入了解，建议直接查阅官方文档和 SDK 示例。欢迎关注 Spring AI 社区，获取最新技术动态！