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用模型上下文协议（MCP）和 Spring AI 构建智能应用​

1. MCP 架构介绍​

MCP（模型上下文协议）标准化了人工智能应用与外部数据源之间的交互，使得像数据库、API 和搜索引擎等工具能够无缝集成。其客户端 - 服务器架构包括：

• MCP 主机：用户与之交互的人工智能应用层（例如 Claude 聊天机器人）。
• MCP 客户端：处理主机与服务器之间的通信，将请求格式化为外部系统可识别的格式。
• MCP 服务器：连接到外部资源（例如 PostgreSQL、Google Drive）并执行操作的中间件。

2. 安装 MySQL MCP 服务器​

第一步：您可以查看这个 GitHub 仓库： ** GitHub 手动安装

pip install mysql-mcp-server

第二步：由于我们将使用 uv 工具，因此需要安装它
请参考这篇文章：UV Installation 安装 uv 工具

3. 使用 Spring AI 进行项目设置​

第一步：添加依赖项
在 build.gradle 中包含 Spring AI MCP 库：

implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter'
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter' // 用于 SSE 传输

4. 客户端集成​

第一步：在 application.yml 中配置 Spring AI 配置

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        enabled: true
        name: mysqlMCP # MCP 服务器名称
        version: 1.0.0
        type: SYNC
        request-timeout: 20s
        stdio:
          root-change-notification: true
          servers-configuration: classpath:mcp-servers-config.json # 与 Claude 桌面配置相同的 MCP 服务器配置。

第二步：添加 mcp-servers-config.json

{
  "mcpServers": {
    "mysql": {
      "command": "C:\\Users\\xxx\\.local\\bin\\uv.exe",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\xxx\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\Lib\\site-packages\\mysql_mcp_server",
        "run",
        "mysql_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_PORT": "3306",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "root",
        "MYSQL_DATABASE": "test"
      }
    }
  }
}

需要检查 uv.exe 和 mysql_mcp_server 的目录，并检查所有 MySQL 配置。

5. 简单示例​

示例将使用 MCP 与 MySQL 数据库进行交互。

@SpringBootApplication(scanBasePackages = "org.openwes")
@EnableDiscoveryClient
public class AiApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AiApplication.class, args);
    }

    private String userInput = "show all tables";

    @Bean
    public CommandLineRunner predefinedQuestions(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ToolCallbackProvider tools,
                                                 ConfigurableApplicationContext context) {
        return args -> {

            var chatClient = chatClientBuilder
                    .defaultTools(tools)
                    .build();

            System.out.println(">>> 问题： " + userInput);
            System.out.println(">>> 回答： " + chatClient.prompt(userInput).call().content());

            context.close();
        };
    }

}

然后我们会看到日志显示它将自然语言“show all tables”转换为 SQL“show all tables”：

received: 2025-03-27 09:21:19,799 - mysql_mcp_server - INFO - Listing tools...

>>> 问题：show all tables

received: 2025-03-27 09:21:20,602 - mysql_mcp_server - INFO - Calling tool: execute_sql with arguments: {'query': 'show all tables'}

>>> 回答：以下是在 MySQL 服务器上执行 `SHOW TABLES` 命令后返回的所有表名：

- a_api
- a_api_config
- a_api_key
- a_api_log
- d_domain_event
- e_container_task
- e_container_task_and_business_task_relation
- e_ems_location_config
- l_change_log
- l_change_log_lock
...

6. Spring AI MCP 的优势​

• 声明式工具注册：通过注解而非手动 SDK 配置简化集成。
• 统一协议：通过标准化的 MCP 通信消除数据源碎片化。
• 可扩展性：添加新工具（例如 Meilisearch、Git）而不会干扰现有工作流。

7. 结论​

通过结合 Spring AI 的依赖管理与 MCP 的协议标准化，开发人员可以快速构建企业级人工智能应用。对于高级用例，可以探索混合架构，其中 MCP 服务器同时处理实时数据和批处理。

本文综合了最新的 MCP 进展与 Spring AI 的相关内容。完整的代码示例请参考链接中的资源。

代码可在 GitHub 上找到：GitHub - jingsewu/open-wes