Spring Boot MCP Client 注解技术详解与最佳实践

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概述

MCP（Model Communication Protocol）是现代 AI 应用场景中常用的模型通信协议，致力于标准化客户端与服务器之间的数据交互。Spring Boot MCP Client 注解（MCP Client Annotations）为 Java 开发者提供了一套声明式 API，简化了客户端事件处理流程，极大提升了开发效率。

本文将从概念、背景、核心技术、注解详解、项目集成、配置方法、最佳实践、以及速记口诀等方面进行系统性讲解，并结合三种 mermaid 图表（流程图、状态图、时序图）帮助读者形成结构化认知。

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名词解释

• MCP（Model Communication Protocol）：AI模型通信协议，定义了模型与外部系统之间的交互规范。
• MCP Client：实现 MCP 协议的客户端组件，可以通过注解自动注册事件处理器。
• 注解（Annotation）：Java 语言中的元数据标记，用于简化代码逻辑和自动化配置。
• Spring Boot：流行的 Java 微服务框架，支持自动配置和注解驱动开发。
• SSE（Server-Sent Events）：一种单向通信协议，常用于实时推送。
• Stdio Connection：通过标准输入输出实现的本地连接方式。

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项目背景与发展历史

随着 AI 技术的发展，模型推理、日志采集、进度通知、工具/资源/提示列表同步等需求日益复杂。传统的事件处理方式（如手动注册、回调函数）难以维护，易出错。Spring Boot MCP Client 注解由 MCP 协议社区提出，结合 Spring Boot 的自动化和声明式理念，极大简化了客户端事件处理流程。

权威资料与参考文献：

1. MCP Protocol 官方文档
2. Spring Boot Reference Guide
3. Java Annotations Tutorial

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MCP Client 注解体系简介

MCP Client 注解为开发者提供了如下能力：

• 自动事件处理：通过注解声明，自动注册到 MCP Client，无需手动管理。
• 支持同步与异步：可用同步方法，也可用 Mono/Flux 方式实现异步处理。
• 多客户端支持：通过 clients 参数绑定不同的连接。
• 类型安全与扩展性：参数支持类型推断，易于扩展。

常用注解一览

注解名	作用	支持同步/异步	参数类型
@McpLogging	日志消息通知	支持	通知/参数
@McpSampling	LLM 采样请求	支持	请求/结果
@McpElicitation	用户信息采集请求	支持	请求/结果
@McpProgress	进度通知	支持	通知/参数
@McpToolListChanged	工具列表变更通知	支持	工具列表
@McpResourceListChanged	资源列表变更通知	支持	资源列表
@McpPromptListChanged	提示词列表变更通知	支持	提示词列表

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图解结构化认知

1. 流程图（Flowchart）—— MCP Client 注解处理流程

说明：
此流程图展示了 MCP Client 注解在 Spring Boot 环境下的自动注册和事件处理流程。

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2. 状态图（stateDiagram-v2）—— MCP Client 连接状态机

说明：
状态图反映 MCP Client 生命周期与事件处理状态流转。

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3. 时序图（sequenceDiagram）—— MCP 事件分发时序

说明：
时序图清晰展示了 MCP Client 与 Handler 的事件分发与处理过程。

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注解使用详解与代码示例

1. 日志通知 @McpLogging

@Component
public class LoggingHandler {
    @McpLogging(clients = "my-mcp-server")
    public void handleLoggingMessage(LoggingMessageNotification notification) {
        System.out.println("Received log: " + notification.level() + " - " + notification.data());
    }
}

2. LLM 采样请求 @McpSampling

同步实现

@Component
public class SamplingHandler {
    @McpSampling(clients = "llm-server")
    public CreateMessageResult handleSamplingRequest(CreateMessageRequest request) {
        // 生成 LLM 响应
        String response = generateLLMResponse(request);
        return CreateMessageResult.builder()
            .role(Role.ASSISTANT)
            .content(new TextContent(response))
            .model("gpt-4")
            .build();
    }
}

异步实现

@Component
public class AsyncSamplingHandler {
    @McpSampling(clients = "llm-server")
    public Mono<CreateMessageResult> handleAsyncSampling(CreateMessageRequest request) {
        return Mono.fromCallable(() -> {
            String response = generateLLMResponse(request);
            return CreateMessageResult.builder()
                .role(Role.ASSISTANT)
                .content(new TextContent(response))
                .model("gpt-4")
                .build();
        }).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
    }
}

3. 用户信息采集 @McpElicitation

基本用法

@Component
public class ElicitationHandler {
    @McpElicitation(clients = "interactive-server")
    public ElicitResult handleElicitationRequest(ElicitRequest request) {
        Map<String, Object> userData = presentFormToUser(request.requestedSchema());
        if (userData != null) {
            return new ElicitResult(ElicitResult.Action.ACCEPT, userData);
        } else {
            return new ElicitResult(ElicitResult.Action.DECLINE, null);
        }
    }
}

异步采集

@McpElicitation(clients = "interactive-server")
public Mono<ElicitResult> handleAsyncElicitation(ElicitRequest request) {
    return Mono.fromCallable(() -> {
        Map<String, Object> userData = asyncGatherUserInput(request);
        return new ElicitResult(ElicitResult.Action.ACCEPT, userData);
    }).timeout(Duration.ofSeconds(30))
      .onErrorReturn(new ElicitResult(ElicitResult.Action.CANCEL, null));
}

4. 工具列表变更 @McpToolListChanged

@Component
public class ToolListChangedHandler {
    @McpToolListChanged(clients = "tool-server")
    public void handleToolListChanged(List<McpSchema.Tool> updatedTools) {
        System.out.println("Tool list updated: " + updatedTools.size() + " tools available");
        toolRegistry.updateTools(updatedTools);
    }
}

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Spring Boot 集成与配置

自动集成

只需在 Spring Boot 应用中声明 Handler 即可：

@SpringBootApplication
public class McpClientApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(McpClientApplication.class, args);
    }
}

配置示例

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        type: SYNC
        annotation-scanner:
          enabled: true
        sse:
          connections:
            my-server:
              url: http://localhost:8080
            tool-server:
              url: http://localhost:8081
        stdio:
          connections:
            local-server:
              command: /path/to/mcp-server
              args:
                - --mode=production

注：clients 参数必须与配置中的连接名一致。

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速记口决与系统性认知

口诀：注解声明事件，clients绑定连接，自动注册处理，无需手工登记，支持同步异步，开发高效省力。

• 注解声明：所有处理器方法都用 MCP 注解标记。
• clients参数：明确绑定到具体连接。
• 自动注册：Spring Boot 自动扫描并注册，无需手动管理。
• 同步/异步：方法可返回普通类型，也可返回 Mono/Flux。
• 扩展性强：支持多类型事件和多客户端。

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总结

MCP Client 注解技术充分发挥了 Spring Boot 自动化与声明式编程优势，极大简化了 AI 场景下的模型通信和事件处理。通过结构化图表与系统性知识梳理，开发者可以更快上手并高效维护 MCP Client 项目。建议实际开发中优先采用注解驱动，结合最佳实践，实现高性能和高可维护性的 AI 应用。

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参考文献

1. MCP Protocol GitHub
2. Spring Boot 官方文档
3. Reactive Programming with Project Reactor
4. Java Annotations Tutorial

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