Java 开发玩转 MCP：从 Claude 自动化到 Spring AI Alibaba 生态整合

在 Spring AI 中使用 MCP Server
1.1 Spring AI MCP 的介绍
Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和 Spring 框架集成。它使 Spring AI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工具进行交互，支持同步和异步通信模式。整体架构如下：

Spring AI MCP 采用模块化架构，包括以下组件：

Spring AI 应用程序：使用 Spring AI 框架构建想要通过 MCP 访问数据的生成式 AI 应用程序

Spring MCP 客户端：MCP 协议的 Spring AI 实现，与服务器保持 1:1 连接

通过 Spring AI MCP，可以快速搭建 MCP 客户端和服务端程序。
2.2 使用 Spring AI MCP 快速搭建 MCP Server
Spring AI 提供了两种机制快速搭建 MCP Server，通过这两种方式开发者可以快速向 AI 应用开放自身的能力，这两种机制如下：

基于 stdio 的进程间通信传输，以独立的进程运行在 AI 应用本地，适用于比较轻量级的工具。

基于 SSE（Server-Sent Events） 进行远程服务访问，需要将服务单独部署，客户端通过服务端的 URL 进行远程访问，适用于比较重量级的工具。

2.2.1 基于 stdio 的 MCP 服务端实现
基于 stdio 的 MCP 服务端通过标准输入输出流与客户端通信，适用于作为子进程被客户端启动和管理的场景。
添加依赖
首先，在项目中添加 Spring AI MCP Server Starter 依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

配置 MCP 服务端
在 application.yml 中配置 MCP 服务端，这次要实现的是一个天气服务：

spring:main:web-application-type: none  # 必须禁用web应用类型banner-mode: off           # 禁用bannerai:mcp:server:stdio: true            # 启用stdio模式name: my-weather-server # 服务器名称version: 0.0.1         # 服务器版本

实现 MCP 工具
使用 @Tool 注解标记方法，使其可以被 MCP 客户端发现和调用，通过 @ToolParameter 注解工具的具体参数：

@Service
public class OpenMeteoService {private final WebClient webClient;public OpenMeteoService(WebClient.Builder webClientBuilder) {this.webClient = webClientBuilder.baseUrl("https://api.open-meteo.com/v1").build();}@Tool(description = "根据经纬度获取天气预报")public String getWeatherForecastByLocation(@ToolParameter(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,@ToolParameter(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {try {String response = webClient.get().uri(uriBuilder -> uriBuilder.path("/forecast").queryParam("latitude", latitude).queryParam("longitude", longitude).queryParam("current", "temperature_2m,wind_speed_10m").queryParam("timezone", "auto").build()).retrieve().bodyToMono(String.class).block();// 解析响应并返回格式化的天气信息// 这里简化处理，实际应用中应该解析JSONreturn "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的天气信息：\n" + response;} catch (Exception e) {return "获取天气信息失败：" + e.getMessage();}}@Tool(description = "根据经纬度获取空气质量信息")public String getAirQuality(@ToolParameter(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,@ToolParameter(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {// 模拟数据，实际应用中应调用真实APIreturn "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的空气质量：\n" +"- PM2.5: 15 μg/m³ (优)\n" +"- PM10: 28 μg/m³ (良)\n" +"- 空气质量指数(AQI): 42 (优)\n" +"- 主要污染物: 无";}
}

这里使用了 OpenMeteo， OpenMeteo 是一个开源的天气 API，为非商业用途提供免费访问，无需 API 密钥。

注册 MCP 工具
在应用程序入口类中注册工具：

@SpringBootApplication
public class McpServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);}@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(OpenMeteoService openMeteoService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(openMeteoService).build();}
}

运行服务端
在控制台中执行如下命令，编译并打包应用：

Terminal window

mvn clean package -DskipTests

基于 SSE 的 MCP 服务端实现
基于 SSE 的 MCP 服务端通过 HTTP 协议与客户端通信，适用于作为独立服务部署的场景，可以被多个客户端远程调用，具体做法与 stdio 非常类似。

添加依赖
首先，在您的项目中添加依赖

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

配置 MCP 服务端
在application.yml中配置 MCP 服务端：

server:port: 8080  # 服务器端口配置spring:ai:mcp:server:name: my-weather-server    # MCP服务器名称version: 0.0.1            # 服务器版本号

实现 MCP 工具
与基于 stdio 的实现完全相同：

@Service
public class OpenMeteoService {private final WebClient webClient;public OpenMeteoService(WebClient.Builder webClientBuilder) {this.webClient = webClientBuilder.baseUrl("https://api.open-meteo.com/v1").build();}@Tool(description = "根据经纬度获取天气预报")public String getWeatherForecastByLocation(@ToolParameter(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,@ToolParameter(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {try {String response = webClient.get().uri(uriBuilder -> uriBuilder.path("/forecast").queryParam("latitude", latitude).queryParam("longitude", longitude).queryParam("current", "temperature_2m,wind_speed_10m").queryParam("timezone", "auto").build()).retrieve().bodyToMono(String.class).block();// 解析响应并返回格式化的天气信息return "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的天气信息：\n" + response;} catch (Exception e) {return "获取天气信息失败：" + e.getMessage();}}@Tool(description = "根据经纬度获取空气质量信息")public String getAirQuality(@ToolParameter(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,@ToolParameter(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {// 模拟数据，实际应用中应调用真实APIreturn "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的空气质量：\n" +"- PM2.5: 15 μg/m³ (优)\n" +"- PM10: 28 μg/m³ (良)\n" +"- 空气质量指数(AQI): 42 (优)\n" +"- 主要污染物: 无";}
}

注册 MCP 工具
在应用程序入口类中注册工具：

@SpringBootApplication
public class McpServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);}@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(OpenMeteoService openMeteoService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(openMeteoService).build();}@Beanpublic WebClient.Builder webClientBuilder() {return WebClient.builder();}
}

运行服务端
在控制台中输入命令，运行服务端：

Terminal window

mvn spring-boot:run

服务端将在 http://localhost:8080 启动。

2.3 在 Claude 中测试 mcp 服务
在上一小节中我们编写完了 MCP 服务，这些服务到底是否能正常运行呢？在 Claude Desktop 中可以测试一下。
修改配置文件，添加 weather 的配置，一定要注意 jar 包的路径必须是全路径：

{"mcpServers": {"github": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-github"],"env": {"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": your token}},"weather": {"command": "java","args": ["-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true","-Dspring.main.web-application-type=none","-Dlogging.pattern.console=","-jar","<修改为stdio编译之后的jar包全路径>"],"env": {}}}
}

重启 Claude 之后看到，我们编写的两个 Tool 已经被加载进来了：

输入提示词，查询今天北京的空气质量：

Claude 触发了我们自己编写的天气服务，展示了完整的数据：

上面使用了 stdio 的方式在 Claude Desktop 中使用我们自己编写的 MCP 服务，但是很可惜 Claude Desktop 不支持直接通过 SSE 模式访问，必须使用 mcp-proxy 作为中介，所以这里我们不再演示 Claude Desktop 接入 SSE 模式的 MCP 服务。

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