# SpringAI 使用 MCP 服务案例

本文将介绍如何在 SpringAI 项目中集成和使用 MCP（Model Context Protocol）服务，并详细说明 `mcp-servers.json` 的配置方法。适合初学者快速上手。

## 项目简介

本项目基于 Spring Boot 框架，集成了 AI 能力，并通过 MCP 协议与多种后端服务进行交互，实现了灵活的模型调用和数据处理能力。

## 什么是 MCP 服务？

MCP（Model Context Protocol）是一种用于模型服务编排和上下文管理的协议。通过 MCP，可以方便地对接不同的模型服务（如本地文件系统、第三方地图服务等），实现统一的调用和管理。

## 配置文件示例（application.yml）

以下为项目的 `application.yml` 配置示例，已对敏感信息做隐藏处理：

```yaml
spring:
  application:
    name: spring-ai
  ai:
    openai:
      api-key: sk-******************** # 请替换为你自己的 API Key
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode #这里用的是阿里百炼平台
      chat.options:
        model: deepseek-v3 # 模型根据选择挑选（有些模型并没有function calling能力，自行挑选）
    mcp:
      client:
        stdio:
          servers-configuration: classpath:mcp-servers.json
```

**说明：**
- `api-key` 建议使用环境变量或配置加密，避免泄露。
- `servers-configuration` 指定 MCP 服务配置文件路径。


## 依赖配置（pom.xml）

本项目基于 Spring Boot，主要依赖如下：

```xml
<dependencies>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.34</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
```

**说明：**
- 依赖版本可根据实际需求调整。
- Lombok 依赖用于简化 Java 代码开发。
- MCP 相关依赖用于对接和调用 MCP 服务。




## mcp-servers.json 配置说明

`mcp-servers.json` 文件用于配置可用的 MCP 服务。每个服务包含启动命令、参数和环境变量等信息。以下是一个示例配置，这里配置的是filesystem和高德地图服务的MCP（注意本机需要安装node.js）：

```json
{
  "mcpServers": {
    // 文件系统服务配置
    "filesystem": {
      "command": "D:/Java/nvm/nvm/v22.14.0/npx.cmd", // 启动命令
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "D:/Data" // 指定文件系统根目录
      ]
    },
    // 高德地图服务配置
    "amap-maps": {
      "command": "D:/Java/nvm/nvm/v22.14.0/npx.cmd",
      "args": [
        "-y",
        "@amap/amap-maps-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "你的高德API Key"
      }
    }
  }
}
```

> **注意：**
> - 路径分隔符建议统一使用 `/`，以避免跨平台兼容性问题。
> - 请将 `AMAP_MAPS_API_KEY` 替换为你自己的高德地图 API Key。
> - 可以根据实际需求添加或修改服务配置。

 **MCP网站分享，配置文件示例在上面查找**

 - [https://smithery.ai/](https://smithery.ai/)
 - [https://mcp.so/](https://mcp.so/)

## 如何在 SpringAI 项目中集成 MCP 服务

1. **配置 mcp-servers.json**
   - 将上述配置文件放置于 `src/main/resources/` 目录下。
   - 根据实际需求调整服务类型和参数。

3. **调用 MCP 服务**
   - 根据配置动态启动 MCP 服务进程。
   - 通过 HTTP 或其他协议与 MCP 服务进行通信。

4. **示例：集成文件系统 MCP 服务**
   - 在 Controller 中调用 MCP 文件系统服务

## 集成代码示例

下面展示本项目中 Controller 和配置类的核心代码，帮助你理解 SpringAI 如何集成 MCP 服务。

### 1. ChatController.java

```java
package com.xc.springai.controller;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author admin
 */
@RequiredArgsConstructor
@RestController
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    /**
     * 普通对话
     *
     * @param message 问题
     * @return 回答结果
     */
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String message) {
        String  content = "服务器繁忙，请稍后再试";
        try{
            content = chatClient.prompt().user(message).advisors(advisor -> {
                advisor.param(AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, "uuid");
                advisor.param(AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 5);
            }).call().content();
        }catch (Exception e){
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        return content;
    }
}
```

**代码解释：**
- 该 Controller 提供了一个 `/chat` GET 接口，接收用户输入的 message。
- 通过注入的 `ChatClient`，结合对话记忆参数，调用 AI 服务获取回复。
- 若服务异常，返回默认提示“服务器繁忙，请稍后再试”。
- 适合对接 MCP 服务后端，实现智能对话。

### 2. CommonConfig.java

```java
package com.xc.springai.config;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class CommonConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClientOpenAi(OpenAiChatModel openAiChatModel,ToolCallbackProvider tools){
        MessageChatMemoryAdvisor messageChatMemoryAdvisor = new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory());
        return ChatClient.builder(openAiChatModel).defaultTools(tools).defaultAdvisors(messageChatMemoryAdvisor).build();
    }
}
```

**代码解释：**
- 该配置类负责将 `ChatClient` 注册为 Spring Bean。
- 使用 `OpenAiChatModel` 作为底层模型，支持 AI 聊天。
- 配置了对话记忆（`InMemoryChatMemory`）和工具回调，便于扩展。
- 通过依赖注入，Controller 可直接使用 `ChatClient` 实现智能对话。

---
## 接口测试效果
测试代码，Ai调用高德地图工具获取数据,并使用filesystem工具创建文件并把内容输入进去

### 1. 发送请求
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11784899/230000dcfe90cf7928d9429d57a0c135.png)
此过程可能较久，可能导致请求工具没有响应结果，请自行在请求工具设置里修改超时限制时间

### 2. 打开生成在桌面的test.html文件即可看到效果
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11784899/30ab7358b20825ec00c925ed661f2681.png)

## 总结


通过配置和集成 MCP 服务，SpringAI 项目可以灵活对接多种后端能力，极大提升了系统的扩展性和可维护性。希望本文能帮助你快速上手 MCP 服务的集成与使用。

---

如有疑问，欢迎留言交流！

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