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1. 为什么需要将 Javaluator 集成到 Spring AI？

在 AI 驱动的应用中，大语言模型（LLM）经常需要处理数学计算、公式评估等精确数值任务。然而，LLM 本身在数学计算方面存在局限性——它们擅长理解和生成文本，但在精确计算方面可能出错。Javaluator 作为强大的 Java 表达式计算器，正好可以弥补这一短板。

通过将 Javaluator 集成到 Spring AI 的工具体系中，我们可以构建一个"数学专家"工具，让 AI 模型在需要精确计算时自动调用这个工具，从而大幅提升应用的准确性和可靠性。

2. Spring AI 工具集成架构解析

Spring AI 支持两种主要的工具集成模式：

2.1 传统 @Tool 注解模式

Spring AI 支持使用方法作为工具，通过 @Tool 注解实现。这种方式简单直接，适合单体应用。

2.2 Model Context Protocol (MCP) 模式

MCP 是一个标准化协议，用于 AI 模型安全地访问外部工具和数据源。它提供了客户端-服务器架构，支持动态工具注册和更新。

3. Javaluator 作为 Spring AI 传统 Tool 的多种实现

3.1 基础计算工具

import com.fathzer.soft.javaluator.DoubleEvaluator;
import com.fathzer.soft.javaluator.AbstractEvaluator;
import org.springframework.ai.tool.Tool;
import org.springframework.ai.tool.ToolParam;

@Tool(description = "计算数学表达式，支持三角函数、对数、幂运算等复杂计算")
public class ExpressionCalculatorTool {
    
    private final DoubleEvaluator evaluator;
    
    public ExpressionCalculatorTool() {
        // 配置安全设置
        AbstractEvaluator.Settings settings = new AbstractEvaluator.Settings();
        settings.setMaxEvaluationTime(1000); // 1秒超时
        settings.setMaxFunctionNestingLevel(5);
        this.evaluator = new DoubleEvaluator(settings);
    }
    
    @Tool(description = "计算给定的数学表达式")
    public String calculate(
            @ToolParam(description = "要计算的数学表达式") String expression,
            @ToolParam(description = "变量映射，key为变量名，value为数值", required = false) Map<String, Double> variables) {
        
        try {
            // 设置变量
            if (variables != null && !variables.isEmpty()) {
                for (Map.Entry<String, Double> entry : variables.entrySet()) {
                    evaluator.setVariable(entry.getKey(), entry.getValue());
                }
            }
            
            // 执行计算
            double result = evaluator.evaluate(expression);
            
            // 格式化结果，避免过多小数位
            return String.format("%.6f", result).replaceAll("0*$", "").replaceAll("\\.$", "");
            
        } catch (Exception e) {
            return "计算错误: " + e.getMessage();
        }
    }
}

3.2 财务计算专用工具

@Tool(description = "财务计算工具，用于贷款、投资、折现等财务计算")
public class FinancialCalculatorTool {
    
    private final ExpressionCalculatorTool expressionTool;
    
    @Autowired
    public FinancialCalculatorTool(ExpressionCalculatorTool expressionTool) {
        this.expressionTool = expressionTool;
    }
    
    @Tool(description = "计算等额本息贷款月供")
    public String calculateMortgagePayment(
            @ToolParam(description = "贷款本金（元）") double principal,
            @ToolParam(description = "年利率（小数形式，如0.05表示5%）") double annualRate,
            @ToolParam(description = "贷款期限（月）") int months) {
        
        // 月利率 = 年利率 / 12
        double monthlyRate = annualRate / 12;
        
        // 等额本息公式：M = P * r * (1+r)^n / ((1+r)^n - 1)
        String formula = "principal * monthlyRate * (1 + monthlyRate)^months / ((1 + monthlyRate)^months - 1)";
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "principal", principal,
            "monthlyRate", monthlyRate,
            "months", (double) months
        );
        
        String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
        return "贷款月供: " + result + " 元";
    }
    
    @Tool(description = "计算复利投资终值")
    public String calculateCompoundInterest(
            @ToolParam(description = "初始投资金额（元）") double principal,
            @ToolParam(description = "年化收益率（小数形式）") double annualRate,
            @ToolParam(description = "投资年限") int years) {
        
        // 复利公式：FV = P * (1 + r)^n
        String formula = "principal * (1 + annualRate)^years";
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "principal", principal,
            "annualRate", annualRate,
            "years", (double) years
        );
        
        String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
        return "投资终值: " + result + " 元";
    }
}

3.3 科学计算工具

@Tool(description = "科学计算工具，支持物理、化学、工程等领域的计算")
public class ScientificCalculatorTool {
    
    private final ExpressionCalculatorTool expressionTool;
    
    @Autowired
    public ScientificCalculatorTool(ExpressionCalculatorTool expressionTool) {
        this.expressionTool = expressionTool;
    }
    
    @Tool(description = "计算物体动能")
    public String calculateKineticEnergy(
            @ToolParam(description = "物体质量（kg）") double mass,
            @ToolParam(description = "物体速度（m/s）") double velocity) {
        
        // 动能公式：KE = 0.5 * m * v^2
        String formula = "0.5 * mass * velocity^2";
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "mass", mass,
            "velocity", velocity
        );
        
        String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
        return "动能: " + result + " 焦耳 (J)";
    }
    
    @Tool(description = "计算欧姆定律（电压 = 电流 × 电阻）")
    public String calculateOhmsLaw(
            @ToolParam(description = "电流（安培）", required = false) Double current,
            @ToolParam(description = "电阻（欧姆）", required = false) Double resistance,
            @ToolParam(description = "电压（伏特）", required = false) Double voltage) {
        
        if (current != null && resistance != null) {
            // 计算电压
            String formula = "current * resistance";
            Map<String, Double> variables = Map.of("current", current, "resistance", resistance);
            String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
            return "电压: " + result + " 伏特 (V)";
        } else if (voltage != null && resistance != null) {
            // 计算电流
            String formula = "voltage / resistance";
            Map<String, Double> variables = Map.of("voltage", voltage, "resistance", resistance);
            String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
            return "电流: " + result + " 安培 (A)";
        } else if (voltage != null && current != null) {
            // 计算电阻
            String formula = "voltage / current";
            Map<String, Double> variables = Map.of("voltage", voltage, "current", current);
            String result = expressionTool.calculate(formula, variables);
            return "电阻: " + result + " 欧姆 (Ω)";
        } else {
            return "请提供至少两个参数来计算第三个参数";
        }
    }
}

3.4 单位转换工具

@Tool(description = "单位转换工具，支持长度、重量、温度等多种单位转换")
public class UnitConverterTool {
    
    private final ExpressionCalculatorTool expressionTool;
    
    @Autowired
    public UnitConverterTool(ExpressionCalculatorTool expressionTool) {
        this.expressionTool = expressionTool;
    }
    
    @Tool(description = "温度单位转换（摄氏度、华氏度、开尔文）")
    public String convertTemperature(
            @ToolParam(description = "原始温度值") double value,
            @ToolParam(description = "原始单位（celsius, fahrenheit, kelvin）") String fromUnit,
            @ToolParam(description = "目标单位（celsius, fahrenheit, kelvin）") String toUnit) {
        
        fromUnit = fromUnit.toLowerCase();
        toUnit = toUnit.toLowerCase();
        
        if (fromUnit.equals(toUnit)) {
            return value + " " + getUnitSymbol(toUnit);
        }
        
        // 统一转换到开尔文，然后转换到目标单位
        double kelvin;
        
        switch (fromUnit) {
            case "celsius":
                kelvin = value + 273.15;
                break;
            case "fahrenheit":
                kelvin = (value - 32) * 5/9 + 273.15;
                break;
            case "kelvin":
                kelvin = value;
                break;
            default:
                return "不支持的原始单位: " + fromUnit;
        }
        
        double result;
        
        switch (toUnit) {
            case "celsius":
                result = kelvin - 273.15;
                break;
            case "fahrenheit":
                result = (kelvin - 273.15) * 9/5 + 32;
                break;
            case "kelvin":
                result = kelvin;
                break;
            default:
                return "不支持的目标单位: " + toUnit;
        }
        
        // 使用表达式计算器进行精确计算
        String formula = "result";
        Map<String, Double> variables = Map.of("result", result);
        String formattedResult = expressionTool.calculate(formula, variables);
        
        return value + " " + getUnitSymbol(fromUnit) + " = " + formattedResult + " " + getUnitSymbol(toUnit);
    }
    
    private String getUnitSymbol(String unit) {
        return switch (unit) {
            case "celsius" -> "°C";
            case "fahrenheit" -> "°F";
            case "kelvin" -> "K";
            default -> unit;
        };
    }
}

4. Javaluator 作为 MCP 服务的多种实现方案

4.1 基础 MCP 服务实现

import com.fathzer.soft.javaluator.DoubleEvaluator;
import com.fathzer.soft.javaluator.AbstractEvaluator;
import org.springframework.ai.mcp.McpServer;
import org.springframework.ai.mcp.tool.McpTool;
import org.springframework.ai.mcp.tool.ToolDefinition;
import org.springframework.ai.mcp.tool.annotation.McpToolMethod;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import java.util.Map;

@SpringBootApplication
public class ExpressionMcpServerApplication {

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

    @Bean
    public McpServer mcpServer(ExpressionCalculatorMcpTool tool) {
        return McpServer.builder()
                .port(8082)
                .withTools(tool)
                .build();
    }
}

@McpTool(name = "expression_calculator", description = "高级数学表达式计算器")
class ExpressionCalculatorMcpTool {
    
    private final DoubleEvaluator evaluator;
    
    public ExpressionCalculatorMcpTool() {
        AbstractEvaluator.Settings settings = new AbstractEvaluator.Settings();
        settings.setMaxEvaluationTime(1000);
        settings.setMaxFunctionNestingLevel(5);
        this.evaluator = new DoubleEvaluator(settings);
    }
    
    @McpToolMethod(description = "计算数学表达式")
    public ToolDefinition calculate() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("calculate")
                .description("计算给定的数学表达式")
                .parameter("expression", "string", "要计算的数学表达式", true)
                .parameter("variables", "object", "变量映射，格式为JSON对象", false)
                .build();
    }
    
    @McpToolMethod(description = "获取支持的函数列表")
    public ToolDefinition getSupportedOperations() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("getSupportedOperations")
                .description("获取支持的数学函数和运算符列表")
                .build();
    }
    
    // 实际处理方法
    public String handleCalculate(Map<String, Object> arguments) {
        String expression = (String) arguments.get("expression");
        Map<String, Double> variables = (Map<String, Double>) arguments.get("variables");
        
        try {
            if (variables != null) {
                for (Map.Entry<String, Double> entry : variables.entrySet()) {
                    evaluator.setVariable(entry.getKey(), entry.getValue());
                }
            }
            
            double result = evaluator.evaluate(expression);
            return String.format("%.6f", result).replaceAll("0*$", "").replaceAll("\\.$", "");
        } catch (Exception e) {
            return "计算错误: " + e.getMessage();
        }
    }
    
    public String handleGetSupportedOperations() {
        return "支持的运算符: +, -, *, /, ^\n" +
               "支持的函数: sin(), cos(), tan(), log(), ln(), sqrt(), abs()\n" +
               "常量: pi, e";
    }
}

4.2 财务计算 MCP 服务

@McpTool(name = "financial_calculator", description = "专业财务计算服务")
class FinancialCalculatorMcpTool {
    
    private final ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool;
    
    public FinancialCalculatorMcpTool(ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool) {
        this.expressionTool = expressionTool;
    }
    
    @McpToolMethod(description = "计算贷款月供")
    public ToolDefinition calculateMortgage() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("calculateMortgage")
                .description("计算等额本息贷款月供")
                .parameter("principal", "number", "贷款本金（元）", true)
                .parameter("annualRate", "number", "年利率（小数形式，如0.05表示5%）", true)
                .parameter("months", "integer", "贷款期限（月）", true)
                .build();
    }
    
    @McpToolMethod(description = "计算投资回报率")
    public ToolDefinition calculateROI() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("calculateROI")
                .description("计算投资回报率（ROI）")
                .parameter("initialInvestment", "number", "初始投资额（元）", true)
                .parameter("finalValue", "number", "最终价值（元）", true)
                .parameter("years", "number", "投资年限", true)
                .build();
    }
    
    public String handleCalculateMortgage(Map<String, Object> arguments) {
        double principal = ((Number) arguments.get("principal")).doubleValue();
        double annualRate = ((Number) arguments.get("annualRate")).doubleValue();
        int months = ((Number) arguments.get("months")).intValue();
        
        double monthlyRate = annualRate / 12;
        
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "principal", principal,
            "monthlyRate", monthlyRate,
            "months", (double) months
        );
        
        String formula = "principal * monthlyRate * (1 + monthlyRate)^months / ((1 + monthlyRate)^months - 1)";
        return "月供金额: " + expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", formula, "variables", variables)) + " 元";
    }
    
    public String handleCalculateROI(Map<String, Object> arguments) {
        double initialInvestment = ((Number) arguments.get("initialInvestment")).doubleValue();
        double finalValue = ((Number) arguments.get("finalValue")).doubleValue();
        double years = ((Number) arguments.get("years")).doubleValue();
        
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "initialInvestment", initialInvestment,
            "finalValue", finalValue,
            "years", years
        );
        
        // ROI = (终值 - 初始值) / 初始值 × 100%
        String roiFormula = "(finalValue - initialInvestment) / initialInvestment * 100";
        String annualizedFormula = "(finalValue / initialInvestment)^(1/years) - 1";
        
        String roiResult = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", roiFormula, "variables", variables));
        String annualizedResult = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", annualizedFormula, "variables", variables));
        
        return String.format("总回报率: %s%%\n年化回报率: %s%%", roiResult, annualizedResult);
    }
}

4.3 科学计算 MCP 服务

@McpTool(name = "scientific_calculator", description = "科学计算服务，支持物理、化学、工程计算")
class ScientificCalculatorMcpTool {
    
    private final ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool;
    
    public ScientificCalculatorMcpTool(ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool) {
        this.expressionTool = expressionTool;
    }
    
    @McpToolMethod(description = "计算物理公式")
    public ToolDefinition calculatePhysicsFormula() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("calculatePhysicsFormula")
                .description("计算常用物理公式")
                .parameter("formulaType", "string", "公式类型（kinetic_energy, gravitational_force, ohms_law, density）", true)
                .parameter("parameters", "object", "公式参数，根据公式类型提供", true)
                .build();
    }
    
    @McpToolMethod(description = "计算化学浓度")
    public ToolDefinition calculateChemicalConcentration() {
        return ToolDefinition.builder()
                .name("calculateChemicalConcentration")
                .description("计算化学溶液浓度")
                .parameter("mass", "number", "溶质质量（克）", true)
                .parameter("volume", "number", "溶液体积（升）", true)
                .parameter("molarMass", "number", "摩尔质量（g/mol）", true)
                .build();
    }
    
    public String handleCalculatePhysicsFormula(Map<String, Object> arguments) {
        String formulaType = (String) arguments.get("formulaType");
        Map<String, Object> params = (Map<String, Object>) arguments.get("parameters");
        
        return switch (formulaType.toLowerCase()) {
            case "kinetic_energy" -> calculateKineticEnergy(params);
            case "gravitational_force" -> calculateGravitationalForce(params);
            case "ohms_law" -> calculateOhmsLaw(params);
            case "density" -> calculateDensity(params);
            default -> "不支持的公式类型: " + formulaType;
        };
    }
    
    private String calculateKineticEnergy(Map<String, Object> params) {
        double mass = ((Number) params.get("mass")).doubleValue();
        double velocity = ((Number) params.get("velocity")).doubleValue();
        
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "mass", mass,
            "velocity", velocity
        );
        
        String formula = "0.5 * mass * velocity^2";
        String result = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", formula, "variables", variables));
        return "动能: " + result + " 焦耳 (J)";
    }
    
    private String calculateGravitationalForce(Map<String, Object> params) {
        double m1 = ((Number) params.get("m1")).doubleValue();
        double m2 = ((Number) params.get("m2")).doubleValue();
        double distance = ((Number) params.get("distance")).doubleValue();
        double G = 6.67430e-11; // 万有引力常数
        
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "m1", m1,
            "m2", m2,
            "distance", distance,
            "G", G
        );
        
        String formula = "G * m1 * m2 / distance^2";
        String result = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", formula, "variables", variables));
        return "万有引力: " + result + " 牛顿 (N)";
    }
    
    public String handleCalculateChemicalConcentration(Map<String, Object> arguments) {
        double mass = ((Number) arguments.get("mass")).doubleValue();
        double volume = ((Number) arguments.get("volume")).doubleValue();
        double molarMass = ((Number) arguments.get("molarMass")).doubleValue();
        
        // 摩尔数 = 质量 / 摩尔质量
        // 摩尔浓度 = 摩尔数 / 体积
        Map<String, Double> variables = Map.of(
            "mass", mass,
            "molarMass", molarMass,
            "volume", volume
        );
        
        String molesFormula = "mass / molarMass";
        String concentrationFormula = "moles / volume";
        
        String molesResult = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", molesFormula, "variables", variables));
        variables.put("moles", Double.parseDouble(molesResult));
        String concentrationResult = expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", concentrationFormula, "variables", variables));
        
        return String.format("摩尔数: %s mol\n摩尔浓度: %s mol/L", molesResult, concentrationResult);
    }
}

5. MCP 客户端集成与配置

5.1 Spring Boot 客户端配置

@Configuration
public class McpClientConfig {
    
    @Bean
    public McpClient mcpClient() {
        return McpClient.builder()
                .baseUrl("http://localhost:8082")
                .authentication("Bearer", "your-secret-token") // 如果启用了认证
                .connectTimeout(5000)
                .readTimeout(10000)
                .build();
    }
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder, McpClient mcpClient) {
        // 获取所有 MCP 工具
        List<McpTool> mcpTools = mcpClient.listTools();
        
        // 将 MCP 工具转换为 Spring AI Tool
        List<Tool> aiTools = mcpTools.stream()
                .map(mcpTool -> (Tool) (input) -> {
                    try {
                        // 将输入解析为工具调用
                        Map<String, Object> arguments = parseToolInput(input, mcpTool);
                        return mcpTool.execute(arguments);
                    } catch (Exception e) {
                        return "工具执行错误: " + e.getMessage();
                    }
                })
                .collect(Collectors.toList());
        
        return builder
                .tools(aiTools)
                .build();
    }
    
    private Map<String, Object> parseToolInput(String input, McpTool toolDefinition) {
        // 实际项目中需要实现具体的解析逻辑
        // 这里简化处理，假设输入是JSON格式
        try {
            return new ObjectMapper().readValue(input, new TypeReference<Map<String, Object>>() {});
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("解析工具输入失败: " + e.getMessage());
        }
    }
}

5.2 动态工具注册与更新

@Service
public class DynamicMcpToolRegistry {
    
    private final McpServer mcpServer;
    private final ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool;
    private final FinancialCalculatorMcpTool financialTool;
    private final ScientificCalculatorMcpTool scientificTool;
    
    private Map<String, McpTool> registeredTools = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Autowired
    public DynamicMcpToolRegistry(McpServer mcpServer, 
                                ExpressionCalculatorMcpTool expressionTool,
                                FinancialCalculatorMcpTool financialTool,
                                ScientificCalculatorMcpTool scientificTool) {
        this.mcpServer = mcpServer;
        this.expressionTool = expressionTool;
        this.financialTool = financialTool;
        this.scientificTool = scientificTool;
        
        // 初始化注册工具
        registerDefaultTools();
    }
    
    private void registerDefaultTools() {
        registerTool("expression", expressionTool);
        registerTool("financial", financialTool);
        registerTool("scientific", scientificTool);
    }
    
    public void registerTool(String key, McpTool tool) {
        registeredTools.put(key, tool);
        updateMcpServerTools();
    }
    
    public void unregisterTool(String key) {
        registeredTools.remove(key);
        updateMcpServerTools();
    }
    
    public void registerCustomTool(String key, String name, String description, 
                                 Function<Map<String, Object>, String> handler) {
        McpTool customTool = new McpTool() {
            @Override
            public String name() {
                return name;
            }
            
            @Override
            public String description() {
                return description;
            }
            
            @Override
            public ToolDefinition getToolDefinition(String methodName) {
                // 简化实现，实际需要根据方法名返回对应的工具定义
                return ToolDefinition.builder()
                        .name(methodName)
                        .description(description)
                        .parameter("expression", "string", "数学表达式", true)
                        .build();
            }
            
            public String execute(Map<String, Object> arguments) {
                return handler.apply(arguments);
            }
        };
        
        registerTool(key, customTool);
    }
    
    private void updateMcpServerTools() {
        mcpServer.updateTools(new ArrayList<>(registeredTools.values()));
    }
    
    // 运行时动态注册新工具
    @Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟检查一次
    public void checkForNewTools() {
        // 从数据库或配置中心获取新工具定义
        List<CustomToolDefinition> newTools = fetchNewToolDefinitions();
        
        for (CustomToolDefinition toolDef : newTools) {
            if (!registeredTools.containsKey(toolDef.getKey())) {
                registerCustomTool(
                    toolDef.getKey(),
                    toolDef.getName(),
                    toolDef.getDescription(),
                    (args) -> evaluateCustomExpression(toolDef.getFormula(), args)
                );
            }
        }
    }
    
    private String evaluateCustomExpression(String formulaTemplate, Map<String, Object> arguments) {
        try {
            // 替换模板中的变量
            String finalFormula = formulaTemplate;
            for (Map.Entry<String, Object> entry : arguments.entrySet()) {
                String placeholder = "${" + entry.getKey() + "}";
                String value = entry.getValue().toString();
                finalFormula = finalFormula.replace(placeholder, value);
            }
            
            return expressionTool.handleCalculate(Map.of("expression", finalFormula));
        } catch (Exception e) {
            return "表达式计算错误: " + e.getMessage();
        }
    }
}

5.3 多 MCP 服务集成

@Configuration
public class MultiMcpClientConfig {
    
    @Bean
    public McpClient expressionMcpClient() {
        return McpClient.builder()
                .baseUrl("http://localhost:8082/expression")
                .build();
    }
    
    @Bean
    public McpClient financialMcpClient() {
        return McpClient.builder()
                .baseUrl("http://localhost:8083/financial")
                .build();
    }
    
    @Bean
    public McpClient scientificMcpClient() {
        return McpClient.builder()
                .baseUrl("http://localhost:8084/scientific")
                .build();
    }
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder, 
                               McpClient expressionMcpClient,
                               McpClient financialMcpClient,
                               McpClient scientificMcpClient) {
        
        // 获取所有 MCP 服务的工具
        List<McpTool> expressionTools = expressionMcpClient.listTools();
        List<McpTool> financialTools = financialMcpClient.listTools();
        List<McpTool> scientificTools = scientificMcpClient.listTools();
        
        // 合并所有工具
        List<Tool> allTools = Stream.of(expressionTools, financialTools, scientificTools)
                .flatMap(List::stream)
                .map(mcpTool -> (Tool) (input) -> {
                    try {
                        Map<String, Object> arguments = parseToolInput(input, mcpTool);
                        // 根据工具名称确定调用哪个 MCP 客户端
                        return callAppropriateMcpClient(mcpTool.name(), arguments, 
                                                       expressionMcpClient, financialMcpClient, scientificMcpClient);
                    } catch (Exception e) {
                        return "工具执行错误: " + e.getMessage();
                    }
                })
                .collect(Collectors.toList());
        
        return builder
                .tools(allTools)
                .build();
    }
    
    private String callAppropriateMcpClient(String toolName, Map<String, Object> arguments,
                                          McpClient expressionClient,
                                          McpClient financialClient,
                                          McpClient scientificClient) {
        if (toolName.startsWith("expression_")) {
            return expressionClient.callTool(toolName, arguments);
        } else if (toolName.startsWith("financial_")) {
            return financialClient.callTool(toolName, arguments);
        } else if (toolName.startsWith("scientific_")) {
            return scientificClient.callTool(toolName, arguments);
        } else {
            return "未知的工具: " + toolName;
        }
    }
}

6. 两种集成方案的深度对比

特性	传统 @Tool 模式	MCP 模式
架构	单体应用内集成	客户端-服务器分离
部署	简单，无需额外服务	需要独立部署 MCP 服务
扩展性	有限，工具与应用耦合	高，支持动态工具注册
安全性	依赖应用安全机制	内置认证和授权机制
性能	低延迟，无网络开销	有网络开销，但可水平扩展
适用场景	简单应用，快速原型	企业级应用，微服务架构
维护成本	低，代码集中管理	中等，需要管理多个服务
版本控制	与应用版本一致	可独立版本控制
跨语言支持	仅Java	支持任何语言的MCP客户端

7. 实际部署配置示例

7.1 application.properties (MCP 服务端)

# 基础配置
server.port=8082
spring.application.name=expression-mcp-service

# MCP 服务器配置
spring.ai.mcp.server.enabled=true
spring.ai.mcp.server.port=8082
spring.ai.mcp.server.host=0.0.0.0

# 安全配置
spring.ai.mcp.server.auth.enabled=true
spring.ai.mcp.server.auth.token=secret-token-for-mcp
spring.ai.mcp.server.auth.header-name=Authorization

# 超时配置
spring.ai.mcp.server.timeout.connection=5000
spring.ai.mcp.server.timeout.read=10000
spring.ai.mcp.server.timeout.write=10000

# Javaluator 配置
javaluator.max-evaluation-time=1000
javaluator.max-function-nesting-level=5
javaluator.max-expression-length=1000

# 监控配置
management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

7.2 Dockerfile (MCP 服务)

FROM openjdk:17-alpine

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制jar文件
COPY target/expression-mcp-service.jar app.jar

# 暴露端口
EXPOSE 8082

# 设置环境变量
ENV SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
ENV JAVA_OPTS="-Xmx256m -XX:+UseContainerSupport"

# 启动命令
ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]

7.3 Kubernetes 部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: expression-mcp-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: expression-mcp-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: expression-mcp-service
    spec:
      containers:
      - name: expression-mcp-service
        image: your-registry/expression-mcp-service:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8082
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: prod
        - name: JAVA_OPTS
          value: "-Xmx256m -XX:+UseContainerSupport"
        resources:
          requests:
            memory: "128Mi"
            cpu: "100m"
          limits:
            memory: "256Mi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8082
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8082
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: expression-mcp-service
spec:
  selector:
    app: expression-mcp-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8082
  type: ClusterIP
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: expression-mcp-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /mcp/expression
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: expression-mcp-service
            port:
              number: 80

通过这些具体的实现方案和配置示例，我们可以看到 Javaluator 在 Spring AI 工具体系中的强大集成能力。无论是作为传统的 Spring AI Tool 还是现代化的 MCP 服务，Javaluator 都能为 AI 应用提供精确、安全、高效的数学计算能力，成为连接 AI 模型与精确计算世界的桥梁。

8.技术实践

Javaluator作为一个轻量级但功能强大的Java表达式计算库，与Spring AI的深度结合为AI应用带来了精确计算能力的关键补充。通过两种集成模式——传统@Tool注解和现代化MCP服务架构，开发者可以根据项目需求灵活选择实施方案。

8.1 技术选型

• 单体应用优先选择@Tool注解模式：当应用架构简单、计算需求明确且对延迟敏感时，直接集成的@Tool方式提供了最低的复杂度和最高的性能。基础表达式计算器、财务函数和科学计算工具都可以通过这种方式快速实现，无需额外的网络开销和服务维护成本。
• 微服务架构首选MCP服务模式：当需要跨服务共享计算能力、动态更新工具或有严格的安全隔离要求时，MCP架构的解耦特性展现出显著优势。财务计算MCP服务、科学计算MCP服务等专业化工具可以独立部署、扩展和版本控制，为复杂的AI应用提供企业级的计算支持。

8.2 关键实施建议

1. 安全优先：无论采用哪种集成模式，必须配置表达式评估的超时限制、函数白名单和输入验证。在MCP服务中，应启用令牌认证和请求限流，防止恶意表达式导致的拒绝服务攻击。
2. 性能优化：对高频使用的表达式实施缓存策略，在MCP服务端配置合理的线程池和连接超时。对于复杂计算，考虑异步处理模式，避免阻塞AI模型的推理流程。
3. 工具设计原则：将Javaluator封装为领域特定的工具（如财务计算器、科学计算工具），而非暴露原始表达式评估能力。这种抽象层不仅提升了安全性，还使AI模型更容易理解和调用工具。
4. 监控与可观测性：记录所有工具调用的性能指标、成功率和错误类型。在MCP架构中，为每个工具服务配置独立的监控指标，便于快速定位性能瓶颈和异常行为。

9. 总结

Javaluator与Spring AI的集成不是简单的功能叠加，而是创造了一种新的AI应用范式：当大语言模型遇到精确计算需求时，能够智能地调用专业计算工具，将自身的语言理解能力与Javaluator的数学计算能力有机结合。这种"AI+专业工具"的架构模式，将显著提升AI应用在金融、科学、工程等需要精确计算领域的实用价值和可靠性。

在实际实施中，建议从简单的@Tool注解模式开始，验证业务场景和性能需求，再逐步迁移到MCP架构。这种渐进式演进既能快速交付价值，又能为未来的扩展需求预留空间。无论选择哪种路径，Javaluator都将成为连接AI模型与精确计算世界的可靠桥梁。

致谢

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