主要观点总结
本文主要介绍了基于Spring AI框架,如何搭建本地模型上下文协议(MCP)客户端与服务端的实战操作。文章聚焦于如何通过标准化协议突破数据孤岛,构建既安全可控又具备动态扩展能力的AI应用,为业务智能化升级提供可落地的技术路径。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
随着AI技术的增长,企业级应用对AI大模型的需求日益迫切,但面临数据孤岛、隐私和合规等挑战。模型上下文协议(MCP)的出现,为AI模型与外部数据/工具提供了标准化桥梁。
关键观点2: MCP的核心价值
通过MCP协议,可以实现标准化集成,降低生态构建成本;同时兼顾安全与灵活性,支持本地部署以兼顾隐私合规与实时访问需求。
关键观点3: 文章实战内容
详细讲解如何基于Spring AI框架,从零开始搭建MCP客户端与服务端。包括环境准备、模块架构、代码实现、关键配置、部署方案和注意事项等。
关键观点4: 注意事项
构建要求需注意Maven版本与JDK的选择;协议兼容方面需确保stdio通道纯净,避免日志污染;异常处理方面需关注stdio通道的异常日志,并建议超时设置≥60秒。
正文
6.2.6(6.x.x 系列)
Spring AI
:
1.0.0-M7+(M6 之前版本存在已知问题)
Maven 依赖配置
pom.xml
<dependencies>
<dependency>
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<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webfluxartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.aigroupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-openaiartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webfluxartifactId>
dependency>
dependencies>
<build>
<finalName>${appname}finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
<executions>
<execution>
<goals><goal>repackagegoal>