Spring AI MCP 无状态 Streamable-HTTP 服务器详解与最佳实践

本文面向微服务架构、云原生应用开发者，系统梳理 MCP（Model Capability Provider）无状态 Streamable-HTTP 服务器的原理、配置、能力与应用场景，涵盖术语解释、发展脉络、权威参考，并配合三类 Mermaid 图表优化结构认知，助你知其然，更知其所以然。

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一、概述

Spring AI MCP 无状态 Streamable-HTTP 服务器，是 Spring AI 团队为 AI 服务的微服务化和云原生化部署打造的轻量级、无会话状态的服务组件。它支持 HTTP 流式请求，简化部署和扩展，适用于高并发和分布式场景。

名词解释

• MCP (Model Capability Provider)：AI 能力提供者，负责将模型的工具、资源、提示、补全等能力以规范化接口暴露给客户端。
• Stateless (无状态)：服务器在请求间不维护任何会话状态，每个请求独立处理，便于横向扩展和故障恢复。
• Streamable-HTTP：支持 HTTP 流式数据交换，适合 AI 推理等长时间任务。
• Spring AI：Spring 生态下的 AI 能力框架，提供与主流 AI 模型集成的标准化组件。

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二、项目背景与发展历史

背景

随着 AI 服务逐渐微服务化，传统有状态服务难以满足云原生部署的弹性、高可用和易扩展需求。Spring AI MCP 的无状态服务器应运而生，支持 HTTP 流式传输和自动工具注册，极大简化了 AI 能力的发布和协作。

发展历史

• 2023 年：Spring AI 首次提出 MCP 能力模型，推动 AI 能力标准化。
• 2024 年：发布无状态 Streamable-HTTP MCP Server，支持 WebMVC 和 WebFlux 两大传输协议，成为云原生 AI 服务部署的首选方案。

参考文献

• Spring AI 官方文档
• Spring AI MCP GitHub
• 云原生应用架构白皮书
• 微服务设计模式

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三、核心能力与配置详解

1. 主要特性

• 无会话状态管理：每个请求独立处理，便于伸缩。
• 自动工具注册：通过 Spring Bean 自动注册工具、资源、提示、补全能力。
• 支持 WebMVC（同步）与 WebFlux（异步）：满足不同场景需求。
• 流式 HTTP 传输：适合 AI 长时间推理或大数据传输。

2. 关键配置

依赖引入

• WebMVC（同步）：

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

• WebFlux（异步）：

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

属性配置（YAML）

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        protocol: STATELESS
        name: stateless-mcp-server
        version: 1.0.0
        type: ASYNC
        instructions: "This stateless server is optimized for cloud deployments"
        streamable-http:
          mcp-endpoint: /api/mcp

主要参数速记口

参数名	作用	默认值
protocol	MCP 协议类型（必须设为 STATELESS）	-
enabled	启用/禁用 MCP 服务	true
name	服务器标识	mcp-server
version	版本号	1.0.0
type	服务类型（SYNC/ASYNC）	SYNC
request-timeout	请求超时	20秒
mcp-endpoint	MCP 端点路径	/mcp

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四、结构与流程图解

1. 系统结构流程（flowchart）

说明：
客户端请求通过 MCP Server 分发到各类能力（工具、资源、提示、补全），由 Spring Bean 自动注册，最终以流式 HTTP 响应返回。

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2. 状态流转图（stateDiagram-v2）

说明：
每次请求独立处理，无需维护会话状态，能力分发后快速生成响应。

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3. 请求响应时序图（sequenceDiagram）

说明：
请求到达 MCP Server 后，自动依赖注入查询各类能力 Bean，合并结果后流式返回客户端。

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五、应用实践示例

1. 工具自动注册示例

@Service
public class WeatherService {
    @Tool(description = "Get weather information by city name")
    public String getWeather(String cityName) {
        // 实现：根据城市名查询天气
    }
}

@SpringBootApplication
public class McpServerApplication {
    @Bean
    public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
    }
}

要点速记口：

• 服务能力通过 @Tool 注解暴露，自动注册。
• Bean 自动合并，工具去重。
• 支持同步与异步（WebMVC/WebFlux）。

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六、系统性认知与总结

1. 为什么选用无状态 MCP 服务器？

• 极简部署：无状态架构无需 session 维护，横向扩展无压力。
• 云原生友好：自动恢复、弹性伸缩。
• Spring 生态集成：能力自动注册，开发高效。
• 支持流式 HTTP：AI 长时间推理/大数据场景首选。

2. 速记口诀

无状态，自动注册，流式高效，云原生首选！

3. 参考资料

• Spring AI 官方文档
• 微服务设计模式
• 云原生应用架构白皮书

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七、结语

随着 AI 能力逐步微服务化，Spring AI MCP 无状态 Streamable-HTTP 服务器已成为云原生部署的标准选择。理解其原理与最佳实践，能让你在 AI 服务架构设计上游刃有余。希望本文的结构化讲解与三类 Mermaid 图表，能帮助你系统掌握 MCP 服务器的精髓，知其然，更知其所以然！

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