Spring AI 實現(xiàn) STDIO和SSE MCP Server的過程詳解
更新時間：2025年05月20日 10:39:37 作者：laopeng301
STDIO方式是基于進程間通信,MCP Client和MCP Server運行在同一主機,主要用于本地集成、命令行工具等場景,這篇文章主要介紹了Spring AI 實現(xiàn) STDIO和SSE MCP Server,需要的朋友可以參考下
Spring AI 實現(xiàn) STDIO和SSE MCP Server
Java MCP 三層架構中，傳輸?shù)姆绞接蠸TDIO和SSE兩種，如下圖所示。
STDIO方式是基于進程間通信，MCP Client和MCP Server運行在同一主機，主要用于本地集成、命令行工具等場景。
SSE方式是基于HTTP協(xié)議，MCP Client遠程調用MCP Server提供的SSE服務。實現(xiàn)客戶端和服務端遠程通信。
SSE Server
spring-ai-starter-mcp-server-webflux 基于WebFlux SSE 實現(xiàn)SSE Server。
<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId> </dependency>
MCP 服務端功能支持基于 Spring WebFlux 的 SSE（服務器發(fā)送事件）服務器傳輸和可選的 STDIO 傳輸。
1.新建Spring Boot項目
使用https://start.spring.io/新建項目，引入以下依賴。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>3.4.4</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.mcp.example</groupId> <artifactId>mcp-webflux-server-example</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>mcp-webflux-server-example</name> <description>mcp-webflux-server-example</description> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> <repositories> <repository> <name>Central Portal Snapshots</name> <id>central-portal-snapshots</id> <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> <snapshots> <enabled>true</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories> </project>
2.application.yaml配置
spring:
ai:
mcp:
server:
name: webflux-mcp-server
version: 1.0.0
type: ASYNC # Recommended for reactive applications
sse-message-endpoint: /mcp/messages定義MCP名稱和版本號以及同步或異步配置。
3.定義工具類
@Service
public class DateTimeService {
@Tool(description = "Get the current date and time in the user's timezone")
String getCurrentDateTime() {
return LocalDateTime.now().atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId()).toString();
}
@Tool(description = "Set a user alarm for the given time, provided in ISO-8601 format")
String setAlarm(String time) {
LocalDateTime alarmTime = LocalDateTime.parse(time, DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME);
return "Alarm set for " + alarmTime;
}
}定義二個工具：
1.獲取當前日期和時間
2.設置提醒功能
4.暴露工具
@Configuration
public class McpWebFluxServiceExampleConfig {
@Bean
public ToolCallbackProvider dateTimeTools(DateTimeService dateTimeService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(dateTimeService).build();
}
}5.啟動MCP Server項目
啟動項目發(fā)現(xiàn)注冊的兩個工具成功，可以端可以發(fā)現(xiàn)兩個工具。到此MCP Server服務完成，SSE的端點路徑：http://localhost:9090，接下來是客戶端連接使用服務端提供的工具。
6.MCP Client連接MCP Server
1.新建Spring Boot項目，然后引入starter
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
</dependency>完整pom.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.4.4</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.mcp.example</groupId>
<artifactId>mcp-client-example</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>mcp-client-example</name>
<description>mcp-client-example</description>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
<repositories>
<repository>
<name>Central Portal Snapshots</name>
<id>central-portal-snapshots</id>
<url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
<releases>
<enabled>false</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<name>Spring Milestones</name>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<name>Spring Snapshots</name>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<releases>
<enabled>false</enabled>
</releases>
</repository>
</repositories>
</project>2.配置
spring:
ai:
openai:
api-key: 你自己密鑰
base-url: https://api.siliconflow.cn
chat:
options:
model: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
mcp:
client:
sse:
connections:
server1:
url: http://localhost:9090
toolcallback:
enabled: true
server:
port: 9091配置文件內容，大模型配置方便測試工具使用，mcp服務端設置就是mcp server提供的sse端點。
toolcalback.enable=true 自動注入Spring AI ToolCallbackProvider。
3.測試
package com.mcp.example.mcpclientexample;
import io.modelcontextprotocol.client.McpAsyncClient;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.mcp.SyncMcpToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
@SpringBootApplication
public class McpClientExampleApplication implements CommandLineRunner {
@Resource
private ToolCallbackProvider tools;
@Resource
ChatClient.Builder chatClientBuilder;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(McpClientExampleApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
var chatClient = chatClientBuilder
.defaultTools(tools)
.build();
String content = chatClient.prompt("10分鐘后，設置一個鬧鈴。").call().content();
System.out.println(content);
String content1 = chatClient.prompt("明天星期幾?").call().content();
System.out.println(content1);
}
}運行客戶端項目：
結果表明定義的工具大模型根據(jù)用戶的提問，選擇了合適的工具進行回答。
STDIO Server
標準 MCP 服務器,通過 STDIO 服務器傳輸支持完整的 MCP 服務器功能。
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>1.創(chuàng)建Server項目
新建Spring Boot項目引入以下依賴
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>3.4.4</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.mcp.example</groupId> <artifactId>mcp-stdio-server-example</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>mcp-stdio-server-example</name> <description>mcp-stdio-server-example</description> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> <repositories> <repository> <name>Central Portal Snapshots</name> <id>central-portal-snapshots</id> <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> <snapshots> <enabled>true</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories> </project>
配置文件application.yaml
spring:
ai:
mcp:
server:
name: stdio-mcp-server
version: 1.0.0
stdio: true
main:
banner-mode: off
web-application-type: none
logging:
pattern:
console:
server:
port: 9090main:
banner-mode: off
web-application-type: none 這個配置非常關鍵，否則client與server通信會提示json解析有問題。這個必須關掉。
2.新建工具
與sse server一樣，新建DateTimeTool并注冊。
3.打包項目
STDIO方式server和client之間是進程間通信，所以需要把server打包成jar，以便client命令啟動執(zhí)行，或者三方客戶端命令啟動執(zhí)行。將server jar放到一個指定目錄，如下所示：
target/mcp-stdio-server-example.jar
4.創(chuàng)建client項目
直接使用上面sse server使用的 Clinet，修改對應配置文件application.yaml和新建mcp-server配置json。mcp-servers-config.json。
{
"mcpServers": {
"stdio-mcp-server": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-jar",
"mcp server正確的路徑 ../mcp-stdio-server-example-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {}
}
}
}application.yaml
spring:
ai:
openai:
api-key: sk-qwkegvacbfpsctyhfgakxlwfnklinwjunjyfmonnxddmcixr
base-url: https://api.siliconflow.cn
chat:
options:
model: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
mcp:
client:
# sse:
# connections:
# server1:
# url: http://localhost:9090
stdio:
root-change-notification: false
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
toolcallback:
enabled: true
server:
port: 90915.啟動客戶端
到此這篇關于Spring AI 實現(xiàn) STDIO和SSE MCP Server的過程詳解的文章就介紹到這了,更多相關Spring AI STDIO和SSE MCP Server內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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