Spring AI MCP 是一个 Java SDK 和 Spring 框架集成项目，旨在简化 Java 应用与 AI 模型及工具的交互。它实现了模型上下文协议（MCP），为开发者提供了一套标准化的接口，支持同步和异步通信模式。该项目包含 MCP Java SDK，提供了客户端和服务器端的实现，支持工具发现、资源管理、提示处理和结构化日志等标准 MCP 操作。通过 Stdio 和 SSE 等多种传输方式，Spring AI MCP 能够与 AI 模型无缝集成，利用 Spring AI 的函数调用系统，开发者可以更便捷地构建 AI 应用。核心价值在于降低了 AI 集成的复杂性，提升了开发效率，使得 Java 开发者能够轻松地利用 AI 的强大能力。

标准化AI模型交互

Spring AI MCP 提供了一套 Java SDK 和 Spring 框架集成方案，旨在通过标准化的 Model Context Protocol (MCP) 实现 Java 应用与 AI 模型及工具之间的无缝交互。它支持同步和异步通信模式，允许开发者以统一的方式与各种 AI 模型进行交互，无需关心底层通信细节。该功能的核心在于其对 MCP 规范的完整实现，包括工具发现、资源管理、提示处理和结构化日志等标准操作。通过 Spring AI MCP，开发者可以轻松地将 AI 功能集成到现有的 Java 应用中，例如，构建一个能够利用 LLM 进行数据分析的 Spring Boot 应用，或者创建一个能够与外部知识库交互的智能助手。技术实现上，Spring AI MCP 提供了 MCP Client 和 MCP Server 的同步和异步实现，以及对 Stdio 和 SSE 等多种传输机制的支持。

Spring AI 函数调用集成

Spring AI MCP 与 Spring AI 的函数调用系统紧密集成，允许 AI 模型直接调用 Java 函数来执行特定任务。这种集成极大地扩展了 AI 模型的应用范围，使其能够与外部系统和服务进行交互。例如，一个 AI 模型可以调用 Java 函数来查询数据库、访问文件系统或调用外部 API。Spring AI MCP 提供了 Spring 友好的抽象，简化了 MCP 客户端的开发，并提供了自动配置功能（正在开发中）。通过这种集成，开发者可以构建更加智能和灵活的 AI 应用，例如，一个能够根据用户意图自动执行任务的智能代理。技术实现上，Spring AI MCP 利用 Spring 的依赖注入和自动配置机制，简化了 MCP 客户端的配置和管理。

多种传输协议支持

Spring AI MCP 支持多种传输协议，包括 Stdio 和 SSE，以满足不同应用场景的需求。Stdio 适用于进程间通信，而 SSE 适用于 HTTP 流式传输。这种灵活性使得 Spring AI MCP 能够适应各种部署环境和网络拓扑。例如，可以使用 Stdio 将 AI 模型部署在本地，并使用 Java 应用通过进程间通信进行交互；也可以使用 SSE 将 AI 模型部署在云端，并使用 Java 应用通过 HTTP 流式传输进行交互。Spring AI MCP 提供了 StdioClientTransport、StdioServerTransport、HttpClientSseClientTransport 和 HttpServletSseServerTransport 等多种传输实现，方便开发者选择合适的传输协议。此外，还提供了基于 Spring WebFlux 和 Spring MVC 的 SSE 传输实现，以支持响应式和传统的 Web 应用。

集成优势

Spring AI MCP 提供了与 Spring 生态系统的无缝集成，包括 Spring AI、Spring WebFlux 和 Spring MVC。这种集成简化了 AI 应用的开发和部署，并提供了 Spring 框架的强大功能和灵活性。例如，可以使用 Spring Boot 快速构建一个基于 Spring AI MCP 的 AI 应用，并使用 Spring WebFlux 或 Spring MVC 构建 RESTful API。Spring AI MCP 提供了自动配置功能，可以自动配置 MCP 客户端和服务器，并提供了 Spring 友好的抽象，简化了 MCP 客户端的开发。通过这种集成，开发者可以充分利用 Spring 生态系统的优势，构建更加强大和可靠的 AI 应用。