王炸！MCP 架构设计深度剖析 & 使用 Spring AI + MCP 四步教你实现 Agent 智能体开发原创

发布于 2025-4-7 06:32

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Model Context Protocol（MCP）模型上下文协议是一种标准化协议，它让大模型能够更便捷地与外部数据、工具相连。你可以把 MCP 想象成一个通用的插头或接口，就像 USB-C 一样，不管是什么设备，只要插上这个接口，就能和电脑、充电器等连接起来。只不过，MCP 连接的不是物理设备，而是 AI 大模型与外部的数据源、工具等。

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有了 MCP，AI 大模型就能更轻松地获取外部信息，完成更多任务。比如，通过 MCP，AI 大模型可以操作电脑读写文件，或者模拟浏览器操作等。

1、MCP 架构设计剖析

第一、MCP 架构设计

MCP 包含三大核心模块：MCP Hosts、MCP Clients、MCP Servers。

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MCP Hosts：像 Claude Desktop、Cursor 这样的应用程序，它们通过 MCP Client 访问数据。
MCP Clients：与 MCP Server 服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
MCP Servers：轻量级程序，每个 AI 程序都通过标准化的模型上下文协议公开特定功能。

第二、Java MCP 架构设计案例

结合 AI 大模型，以一个 Java AI 应用（比如：AI Agent 智能体）为例，Java MCP 架构设计如下所示：

可以看到 Java MCP 架构设计的传输层有两类：Stdio Transport、HTTP SSE，如下图所示：

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第三、MCP 架构设计的工作模式

MCP Server 可以以工具（Tools）的形式配置到 MCP Client 中。当我们向 MCP Host 发送执行指令时，MCP Host 会携带这些工具信息，一起发送给 AI 大模型。随后，AI 大模型会进行意图识别和语义分析，并调用 MCP 来执行具体的业务需求，处理逻辑时序图如下图所示：

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上图大致的处理逻辑，总结如下6步：

1.读取配置文件，运行所有 MCP Servers，获取可用的 Tools；

2.用户与 LLM 对话（附带所有 Tools 名称描述，参数定义）；

3.LLM 识别到要执行某个Tool，返回名称和参数；

4.找到对应 MCP Server 的 Tool，调用执行，返回结果；

5.把工具执行结果提交给 LLM；

6.LLM 返回分析结果给用户。

你可以把 MCP 想象成你雇来的得力助手，你只需要告诉他你的想法，他就会负责跑腿和执行具体任务，而你只需负责下达指令和验收最终结果。

以下使用 Spring AI + MCP 四步教你实现 Agent 智能体开发。

2、MCP Server 开发步骤

本节手把手教您搭建一个基于 Spring AI MCP 的 Java MCP Server，让您能够在各类客户端轻松调用企业级 AI 服务。借助这一方案，您可以将业务逻辑与工具无缝融入 AI 交互流程，为用户提供更智能、更贴合业务场景的体验。

第一、准备环境

<dependency>    
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>    
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>1.
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第二、业务逻辑实现

@Service
publicclassMeilisearchService {
    @Tool(description = "PIG ISSUE 知识库检索，解决用户技术问题 ")
    public String queryQuestion(@ToolParam(description = "用户的技术问题描述 ") String question) {
        Clientclient=newClient(newConfig()
));
        SearchResultresults= client.index("pigx-doc")
            .search(newSearchRequest(question)
                .setShowMatchesPosition(true)
                .setSort(newString[]{"lvl2:desc"})
                .setLimit(1));
        return results.getHits().stream()
            .map(hit -> "【"+hit.get("lvl0")+"】"+hit.get("text"))
            .collect(Collectors.joining("\n\n"));
    }
}1.
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第三、服务注册

@Configuration
    public class McpConfig {   
    @Bean    
        public ToolCallbackProvider documentTools(MeilisearchService searchService) {        
           return MethodToolCallbackProvider.builder()               
           .toolObjects(searchService)               
           .build();   
    }
}1.
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3、MCP Client 配置

第一、MCP Clent 通用配置

{
  "mcpServers":{
    "pig-issue":{
      "isActive":true,
      "command":"java",
      "args":[
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-jar",
        "/Users/lengleng/env/repository/io/github/pig-mesh/pig-issue-query-mcp/0.0.1-SNAPSHOT/pig-issue-query-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ]
    }
}
}1.
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