【MCP教程系列】SpringBoot 搭建基于 Spring AI 的 SSE 模式 MCP 服务

<think>好的，我需要帮助用户了解SpringAI MCP的配置和解决方案。根据用户提供的引用内容，我需要整理相关信息，确保回答符合格式要求，包括使用中文、正确的LaTeX格式以及生成相关问题。首先，用户提到的引用[1]是关于Maven依赖的配置，引用[2]提到了三种MCP Server的依赖类型和配置信息，引用[3]则讨论了集成后的应用场景和未来趋势。 我需要先整理配置部分，可能包括客户端和服务端的依赖配置，以及配置文件如application.properties的设置。然后，解决方案部分可能需要涉及架构设计和集成步骤。要注意引用标注的正确位置，比如在提到依赖时添加[^1]，在说明服务端类型时引用[^2]，在讨论应用场景时引用[^3]。 接下来，我需要确保使用正确的LaTeX格式。例如，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。虽然当前内容可能不涉及复杂数学，但如果有提到版本号或其他需要强调的内容，可能需要调整。例如，版本号如Spring Boot 3.1.0可以写成$3.1.0$，但可能并不必要，这里需要根据用户的要求判断。 然后生成相关问题，需确保问题与SpringAI MCP相关，可能涉及配置细节、优化方法、应用场景比较、异常处理等。需要参考用户之前的示例，保持问题简洁且相关。 最后，检查回答结构是否清晰，分步骤说明配置和解决方案，引用正确，语言自然。避免使用Markdown格式，但用户给出的示例中使用了代码块，所以需要保留Python代码示例，如果有的话。不过当前主题是Spring配置，可能更多是Java代码或配置文件示例，需要根据引用内容调整。 现在，开始组织内容：首先介绍MCP的基本配置，包括客户端和服务端的依赖，然后讲解配置文件中的关键参数，接着是解决方案的架构设计和集成步骤。最后生成相关问题。</think>### SpringAI MCP 配置与解决方案 #### 一、基础配置 1. **客户端依赖配置** 在项目中添加MCP客户端的Spring Boot Starter依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> ``` 通过该依赖可快速接入MCP服务[^1]。 2. **服务端依赖类型** MCP Server支持三种通信模式： - **标准输入/输出（STDIO）**：`spring-ai-starter-mcp-server` - **Spring MVC（SSE）**：`spring-ai-starter-mcp-server-webmvc` - **响应式SSE（WebFlux）**：`spring-ai-starter-mcp-server-webflux` 根据项目技术栈选择对应依赖[^2]。 3. **配置文件示例** 在`application.properties`中设置MCP服务端地址和通信协议： ```properties spring.ai.mcp.server.url=http://localhost:8080/mcp spring.ai.mcp.protocol=sse # 可选stdio/sse/webflux ``` #### 二、解决方案设计 1. **架构设计** - **Client-Server模型**：客户端通过HTTP/SSE与MCP服务端交互，服务端处理AI模型推理请求。 - **协议适配**：根据场景选择低延迟（SSE）或高吞吐（WebFlux）协议[^2]。 - **服务发现**：结合Spring Cloud实现动态服务注册与负载均衡。 2. **集成步骤** ```java @RestController public class McpController { @Autowired private McpClient mcpClient; @PostMapping("/predict") public ResponseEntity<String> predict(@RequestBody String input) { String response = mcpClient.sendRequest(input); return ResponseEntity.ok(response); } } ``` 3. **高级配置** - **超时控制**： ```properties spring.ai.mcp.timeout=5000 # 毫秒 ``` - **重试机制**： ```properties spring.ai.mcp.retry.max-attempts=3 spring.ai.mcp.retry.backoff=1000 ``` #### 三、应用场景与优化 - **实时推荐系统**：通过SSE协议实现低延迟响应[^3]。 - **批量数据处理**：使用WebFlux提升并发性能[^2]。 - **异常处理**：结合Spring AOP统一捕获MCP通信异常。 ---