之前學過了工具調用（spring-ai 1.0.0 學習（十二）——工具調用_springai 1.0 如何判斷調用哪一個tool工具-CSDN博客），今天來看一下MCP

MCP是什么

MCP全稱是模型上下文協議，有點繞，通俗點理解，如果說tool是支持調用系統內部的工具，那么mcp就是支持調用系統外部的工具，比如高德地圖、百度搜索等。

為了方便進行外部調用，就需要一個類似http協議的規范，來約定調用方的報文格式和被調用方如何解析報文，這就是mcp的由來。

今天我們主要看如何使用MCP Client，即如何調用外部應用。

最小化樣例

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId></dependency>

客戶端需引入上述2個包之一，webflux包是基于SSE的WebFlux傳輸，另一個則是STDIO和基于SSE的HTTP。生產環境建議使用webflux。

然后需要在application文件中添加如下配置（SSE）

spring:ai:mcp:client:sse:connections:server1:url: http://localhost:8080server2:url: http://otherserver:8081sse-endpoint: /custom-sse

其中server1、server2是自定義的服務名稱，可自行修改

然后就可以在代碼中使用了

    @AutowiredToolCallbackProvider toolCallbackProvider;@GetMapping("/ai/mcp-client")String generation(String userInput){return this.chatClient.prompt().user(userInput).toolCallbacks(toolCallbackProvider).call().content();}

spring-ai會自動將配置文件中的url組裝成ToolCallbackProvider，將其傳遞給大模型即可。

進階知識

內部原理及相關接口和實現類

以基于SSE的Http為例，在spring-ai中，自動化配置會進行下列操作：

用戶添加在application中的spring.ai.mcp.client.sse配置會首先被加載進McpSseClientProperties中

然后每個connection（樣例中的server1、server2）會創建一個HttpClientSseClientTransport來負責通信

然后每個HttpClientSseClientTransport與其命名一起，被封裝為NamedClientMcpTransport

然后NamedClientMcpTransport會與spring.ai.mcp.client下的其他通用配置，根據Type不同（Sync、Async）組成McpSyncClient或McpAsyncClient，創建完成后會向服務器發送請求initialize，初始化服務器相關參數（服務器能力介紹、是否支持tool,resource,prompt等）

最后所有McpSyncClient組成SyncMcpToolCallbackProvider

SyncMcpToolCallbackProvider負責將McpSyncClient轉換為SyncMcpToolCallback，期間會向服務器發送tools/list請求，獲取工具詳細信息（描述、請求格式等）

之后就是在tool篇提到的，將工具定義發送給大模型等。。。