专栏：Spring AI 探索手札

个人主页：手握风云

目录

一、自定义 MCP Server

二、 Stdio 本地服务

2.1. 项目搭建

2.2. 自定义业务工具开发

2.3. 配置文件

2.4. 客户端调用方式

2.5. HTTP 流式远程服务

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一、自定义 MCP Server

        开发者可按需封装自有业务工具（如用户信息查询、内部业务接口），打包为标准 MCP Server，供 Cursor、Cline、Spring AI 应用等任意 MCP 客户端标准化调用，实现业务能力跨 AI 应用复用。

        提供两种主流传输实现：

1. STDIO：本地进程间通信，适合本地 IDE 客户端（Cursor/Cline）本地调用；
2. SSE：HTTP 流式长连接，适合远程分布式部署、多服务跨机器调用。

二、 Stdio 本地服务

2.1. 项目搭建

        核心依赖：

<!-- MCP STDIO服务端核心启动器 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

        打包插件：

<build>
	<plugins>
		<plugin>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			<version>3.5.3</version>
		</plugin>
	</plugins>
</build>

2.2. 自定义业务工具开发

        定义数据实体：

package com.yang.mcp.entity;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;

@Data
@AllArgsConstructor
public class UserInfo {
    private String name;
    private Integer age;
    private String sex;
    private String address;
}

        编写业务 Service，使用 @Tool 注解标记对外暴露的工具方法，描述工具作用、入参。

package com.yang.mcp.service;

import com.yang.mcp.entity.UserInfo;
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Service
public class UserService {
    static Map<String, UserInfo> userInfoMap = new HashMap<>();

    static {
        userInfoMap.put("zhangsan", new UserInfo("zhangsan", 15, "男", "北京"));
        userInfoMap.put("lisi", new UserInfo("lisi", 16, "男", "上海"));
        userInfoMap.put("wangwu", new UserInfo("wangwu", 17, "男", "广州"));
        userInfoMap.put("zhaoliu", new UserInfo("zhaoliu", 18, "女", "深圳"));
        userInfoMap.put("sunqi", new UserInfo("sunqi", 19, "女", "香港"));
        userInfoMap.put("zhaoba", new UserInfo("zhaoba", 20, "女", "澳门"));
    }

    @Tool(description = "根据用户的姓名, 返回用户信息")
    public String getUserInfo(@ToolParam(description = "用户姓名") String name) {
        if (userInfoMap.containsKey(name)) {
            return userInfoMap.get(name).toString();
        }
        
        return "用户不存在";
    }
}

        配置 Bean，将工具注册为 MCP 可识别回调：

package com.yang.mcp.config;

import com.yang.mcp.service.UserService;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.method.MethodToolCallbackProvider;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ToolConfig {
    @Bean
    public ToolCallbackProvider getUserInfo(UserService userService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(userService)
                .build();
    }
}

2.3. 配置文件

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        name: user-info
        version: 0.0.1
  main:
    web-application-type: none # 关闭web服务，纯STDIO进程
    banner-mode: off

        执行 mvn package 生成 target 下可执行 jar；客户端通过 java -jar 命令拉起该进程，通过标准输入输出（stdin/stdout）完成 MCP 通信。

2.4. 客户端调用方式

• Cursor IDE 客户端调用

        在 mcp.json 配置本地 jar 启动命令：

"user-info": {
  "command": "java",
  "args": [
    "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
    "-Dlogging.pattern.console=",
    "-jar",
    "D:\\spring-ai\\spring-ai-project2\\mcp-stdio-server-demo\\target\\mcp-stdio-server-demo-1.0-SNAPSHOT.jar"
  ]
}

        配置完成后列表显示绿色 1 tools enabled 即生效，对话中自然语言提问即可自动调用自定义工具。

• Spring AI 调用

1. 在 mcp-servers-config.json 写入上述 jar 启动配置；
2. 注入 ToolCallbackProvider 到 ChatClient，自动加载本地 MCP 服务的工具；
3. 接口接收 prompt，AI 自动调用自定义工具返回业务数据。

        测试接口：http://127.0.0.1:8080/chat/generate?message=查询用户 lisi 的信息。

2.5. HTTP 流式远程服务

        二选一 Web 依赖（WebMvc/WebFlux），不可混用：

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

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

        WebMvc 配置：

server:
  port: 8088
spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        name: user-info
        version: 0.0.1

        启动模块，访问：http://127.0.0.1:8088/sse

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        sse:
          connections:
            user-info:
              url: http://127.0.0.1:8088/sse