引言：當模塊化遇見 AI

在微服務架構的海洋中，MCP（Module Communication Protocol）就像一艘智能帆船，它讓不同 AI 模塊的通信變得優雅而高效。本文將帶你構建一艘屬于自己的 AI 智能帆船——自定義 Spring AI MCP Server。通過模塊化設計模式、動態路由策略和AI 模型熱插拔三大核心思想，我們將創建一個可擴展、可演進的 AI 服務基礎設施。

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一、構建基石：環境準備

1.1 技術棧選型

• Spring Boot 3.1：支持 JDK 17+，性能提升 20%
• Spring AI 1.0.0-M6：MCP 協議核心實現
• Micrometer + Prometheus：實時監控 AI 調用指標
• Docker + Kubernetes：容器化部署方案

<!-- pom.xml關鍵依賴 -->
<dependencies><!-- Spring Boot Web --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- Spring AI MCP Server --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency><!-- 微服務治理 --><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter</artifactId></dependency>
</dependencies>

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二、創新架構設計

2.1 模塊化分層架構

2.2 核心組件設計

• McpRouter：基于Reactive RouterFunction實現的智能路由
• ModelRegistry：支持動態注冊/注銷 AI 模型的注冊中心
• ContextManager：上下文管理器，支持多租戶隔離
• MetricsCollector：集成 Prometheus 的指標收集器

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三、實戰演練：構建天氣預報 AI 服務

3.1 定義服務接口

@McpService(name = "weather-service", version = "1.0")
public interface WeatherService {@McpOperation(description = "獲取城市天氣", inputType = String.class)String getWeather(String city);
}

3.2 實現智能服務

@Service
public class WeatherServiceImpl implements WeatherService {private final AiModelClient aiModelClient;public WeatherServiceImpl(AiModelClient aiModelClient) {this.aiModelClient = aiModelClient;}@Overridepublic String getWeather(String city) {// 動態選擇模型：Qwen vs LlamaString model = ModelSelector.select(city);return aiModelClient.invoke(model,Map.of("city", city, "temperature_unit", "Celsius"));}
}

3.3 模型熱插拔實現

@Component
public class ModelSelector {@Value("${ai.models.weather}")private List<String> weatherModels;public String select(String city) {// 基于地理位置選擇最佳模型if (city.startsWith("Shanghai")) {return "qwen-max";} else {return "llama-3";}}
}

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四、高級特性實現

4.1 動態路由策略

@Configuration
public class McpRouterConfig {@Beanpublic RouterFunction<ServerResponse> mcpRoutes(WeatherService weatherService) {return RouterFunctions.route(RequestPredicates.POST("/mcp/weather").and(RequestPredicates.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)),request -> ServerResponse.ok().body(ValueOps.of(weatherService.getWeather(request.body()))));}
}

4.2 上下文感知設計

@Component
public class RequestContextFilter implements Filter {@Overridepublic void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) {try {// 提取上下文信息String tenantId = request.getParameter("tenant");// 設置線程局部變量ContextManager.setCurrentContext(Context.builder().tenantId(tenantId).modelVersion("v1.2").build());chain.doFilter(request, response);} finally {ContextManager.clearCurrentContext();}}
}

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五、監控與可觀測性

5.1 Prometheus 指標配置

management:metrics:tags:application: mcp-serverexport:prometheus:enabled: true

5.2 自定義指標示例

@Component
public class AiCallMetrics {private final Counter aiCalls = Metrics.counter("ai.calls.total");public void recordCall(String model, Duration duration) {aiCalls.tag("model", model).increment();Metrics.timer("ai.call.duration").tag("model", model).record(duration);}
}

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六、部署與擴展

6.1 Docker 部署方案

FROM openjdk:17-jdk-slim
VOLUME /tmp
ARG JAR_FILE=target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "-Dspring.profiles.active=prod", "app.jar"]

6.2 Kubernetes 部署示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: mcp-server
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: mcp-servertemplate:metadata:labels:app: mcp-serverspec:containers:- name: mcp-serverimage: your-registry/mcp-server:latestports:- containerPort: 8080envFrom:- configMapRef:name: mcp-config

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七、未來演進方向

1. AI 模型聯邦學習：通過 MCP 實現跨組織模型協作
2. Serverless 架構：按需啟動 AI 實例降低成本
3. 量子計算集成：探索量子 AI 模塊的 MCP 支持
4. AI 倫理控制：在 MCP 層實現內容安全過濾

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結語：打造你的 AI 樂高

通過本文的實踐，你已經掌握了構建自定義 Spring AI MCP Server 的核心能力。這就像獲得了一套 AI 樂高積木——你可以：

• 混合不同的 AI 模型
• 實現智能路由策略
• 構建模塊化 AI 生態
• 創建可擴展的智能服務

現在，是時候讓你的創造力在 AI 世界中自由翱翔了！

GitHub 示例項目：spring-ai-mcp-demo（包含完整代碼和 Docker Compose 部署文件）

官方文檔參考：Spring AI MCP 官方文檔（包含最新 API 和配置說明）

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