前言

在现代AI应用开发中，实现AI模型与外部工具和服务的高效集成是一个关键挑战。Model Context Protocol (MCP)作为新兴的标准化协议，通过定义清晰的交互规范解决了这一难题，它为AI系统提供了与外部工具和资源交互的统一方式，方便扩展AI的功能。特点如下：

• 标准化接口：定义工具调用、资源访问和提示管理的统一方式
• 多传输协议支持：包括STDIO(标准输入输出)和SSE(服务器发送事件)
• 语言无关性：支持不同语言实现的客户端和服务端交互

码上行动

1 开发环境

• JDK 17或更高版本
• Maven 3.6+或Gradle 7.x
• Spring Boot 3.2.x
• Spring AI 1.0.0-M6+

2 引入依赖

配置文件

2.1 pom 依赖

2.2 application.yml配置示例：

3 实现MCP server

3.1 通过@Tool注解暴露服务能力

3.2 服务注册与配置，通过
MethodToolCallbackProvider得到ToolCallbackProvider

高级功能

除了工具调用，MCP还支持Prompt模板的集中管理：

启动服务，观察打印日志：

测试

配置Claude连接MCP Server：

最后

当然还有一种，通过本地化工具集成，无需网络服务，为stdio方式，这个用的可能更多，我们下一章节再说。希望大家都构建自己的MCP Server服务，给大模型插上翅膀。