最近在腾讯云edgeone的直播中了解到了MCP，随着了解发现MCP确实是一个未来发展的趋势
MCP ：全称 Model Context Protocol 是一种专为人工智能模型设计的通信协议，于2024年11月由Anthropic推出的开放标准。它旨在解决复杂AI系统中多个模型或组件之间的协同、状态管理和资源优化问题，以及AI应用与外部数据源和工具集成中的挑战。
MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。它类似 AI 应用的 USB–C 端口，MCP 连接 AI 模型与不同数据源和工具，能帮助构建基于大语言模型的智能体和复杂工作流，。MCP 具有一系列预构建的集成、可灵活切换 LLM 提供商和遵循客户端 – 服务器架构等特点。

访问地址：https://modelcontextprotocol.io/introduction

github ：https://github.com/modelcontextprotocol

解决了什么问题：传统上，AI模型与外部数据源的集成需要为每个数据源开发自定义接口，既耗时又容易出错。MCP通过提供一个统一协议，简化了这一过程，开发者可以轻松连接到多个数据源，而无需重复编写代码。这减少了开发复杂性，并降低了维护和安全风险。

功能

• 上下文状态管理
• 动态上下文传递：允许模型在处理请求时保留和共享关键信息（如用户历史对话、当前任务状态），确保连贯性。
• 版本控制：管理不同模型版本的上下文兼容性，避免因升级导致的逻辑冲突。
• 分布式处理：支持跨服务器、跨设备并行处理，降低延迟并提高吞吐量。
• 数据隔离：通过加密通道和访问控制确保敏感数据（如用户隐私信息）仅在授权范围内流动。
• 审计日志：记录模型交互轨迹，便于合规性检查和责任追溯。
• 缓存机制：对高频查询结果进行缓存，减少重复计算。
• 模块化设计：支持插件式扩展（如新增自定义指令处理器或集成特定工具API）。
• 多模态支持：原生适配文本、图像、音频等多种数据格式，简化多模态应用开发。
• 上下文融合：将物流结果与用户历史偏好（如偏爱快递公司A）结合，生成个性化回复。
• 反馈闭环：记录用户对回复的满意度，动态优化后续响应策略。

组件

• ContextManager：管理用户会话上下文（历史消息、订单号、偏好等）。
• IntentClassifier：自然语言理解模型，识别用户意图（如查询订单、投诉建议）。
• ServiceRouter：根据意图路由到对应服务（如订单查询API、天气查询模型）。
• DialoguePolicy：对话策略模型，决定回复策略（如确认信息、追问细节）。

源码：https://github.com/modelcontextprotocol/java-sdk

源码大家可以拉下来看看做了解，这里偶遇一篇讲MCP Java SDK源码的文章：https://www.51cto.com/article/810408.html

MCP Server 平台 ： https://mcp.so/zh

案例：10分钟搞定高德地图MCP！我用AI解决了约会地点选择难题 ，这个案例虽然不是java实现的，但是也很值得大家了解和学习，这个类似的demo我在腾讯云edgeone的直播中有看到相似的案例

在了解MCP信息浏览github时发现一个项目有记录MCP相关
https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md

检索java相关发现有个 spring-ai-mcp


点进来就到了spring ai 文档中了，原先用过spring ai 调用本地大模型进行聊天，刚好有所了解

开始 spring ai 的 mcp
首先电脑需要有 npx 环境 ，如果没有自行百度进行安装

在 MCP Server 平台。找一个现成的server进行使用

找一个操作文件的server

找到 NPX 留着备用

初始化项目

pom文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>org.yxy</groupId>
  <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>

  <name>spring-ai-mcp</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>

  <properties>
    <java.version>17</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
      <version>3.2.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
      <version>1.0.0-M6</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
      <version>3.2.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <source>8</source>
          <target>8</target>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
        <version>1.0.0-M6</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

</project>

application.yml
配置文件 ollama 配置的我原先本地部署的千问模型 大家自行更改
还有就是一个mcp的配置，需要指定mcpsevers的json文件

spring:
  application:
    name: spring-ai-mcp

  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        options:
          model: qwen2.5-coder:7b

  mcp:
    client:
      enabled: true
      name: mcp-client
      version: 1.0.0
      type: SYNC
      request-timeout: 30s
      stdio:
        servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json

mcp-servers-config.json
我这里是使用的操作文件的server，大家想测试其他的只需要在这个配置文件进行配置
而我这里是windows上使用，所以将 MCP Server 平台 复制过来的命令做了个调整

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "F:\\web"
      ]
    }
  }
}

OllamaController

package org.yxy.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.mcp.SyncMcpToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class OllamaController {

    @Resource
    private OllamaChatModel ollamaChatModel;

    @Resource
    private SyncMcpToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    @GetMapping("/ai/ollama")
    public String ollama(@RequestParam(value = "msg") String msg) {
        ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
                .defaultTools(toolCallbackProvider.getToolCallbacks())
                .build();
        String content = chatClient.prompt(msg).call().content();
        System.out.println(content);
        return content;
    }

}

运行后浏览器直接访问

如果半天没有响应大家稍等下，本地环境有限，会有点慢


简易版demo已实现了，进行下一步

当我们配置的type是同步使用时就使用同步的依赖，这个可以在多client时进行使用

所有注册的MCP工具通过ToolCallbackProvider实例以ToolCallback列表的形式提供

就是我们这里的demo使用的是操作file的Server，这里可以看到其提供的工具

我让其帮我创建一个文件夹

在我打断点请求查看时发现创建成功了
这里的 toolCallbackProvider.getToolCallbacks()[9]是 list_allowed_directories方法所在数组中的位置，本想查看来着，结果创建成功了

Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈

传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。

大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利

2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

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