我們很高興推出 Spring AI MCP，它是模型上下文協議 (MCP) 的一個健壯的 Java SDK 實現。這是 Spring AI 生態系統的新增功能，它為 Java 平臺帶來了標準化的 AI 模型整合功能。

MCP 是什麼？

模型上下文協議（MCP）是一個開放協議，它標準化了應用程式如何向大型語言模型（LLM）提供上下文。MCP 提供了一種標準化的方式，可以將 AI 模型連線到不同的資料來源和工具，從而實現無縫且一致的整合。它幫助您在 LLM 之上構建代理和複雜的工作流。LLM 經常需要與資料和工具整合，MCP 提供了：

• 一個不斷增長的預構建整合列表，您的 LLM 可以直接接入
• 在 LLM 提供商和供應商之間切換的靈活性

通用架構

其核心是，MCP 遵循客戶端-伺服器架構，其中主機應用程式可以連線到多個伺服器。

Spring AI MCP 實現了一個具有以下元件的模組化架構：

• Spring AI 應用程式：使用 Spring AI 框架構建想要透過 MCP 訪問資料的生成式 AI 應用程式。
• Spring MCP 客戶端：MCP 協議的 Spring AI 實現，與伺服器保持 1:1 連線。
• MCP 伺服器：輕量級程式，每個程式透過標準化的模型上下文協議公開特定的功能。
• 本地資料來源：您的計算機上的檔案、資料庫和服務，MCP 伺服器可以安全地訪問這些資料來源。
• 遠端服務：可透過網際網路訪問的外部系統（例如，透過 API），MCP 伺服器可以連線到這些系統。

該架構支援廣泛的用例，從簡單的檔案系統訪問到具有資料庫和網際網路連線的複雜多模型 AI 互動。

入門

Spring AI MCP GitHub：https://github.com/spring-projects-experimental/spring-ai-mcp

Maven 依賴

將以下依賴項之一新增到您的 Maven 專案中：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.experimental</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-core</artifactId>
    <version>0.1.0</version>
</dependency>

或

<dependency>
    <groupId>org.springframework.experimental</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-spring</artifactId>
    <version>0.1.0</version>
</dependency>

後者透過 `McpFunctionCallback` 等其他 Spring AI 抽象擴充套件了 `spring-ai-mcp-core`。

Maven 倉庫配置

新增 Spring Milestones 倉庫。

<repositories>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <name>Spring Milestones</name>
        <url>https://repo.spring.io/libs-milestone-local</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

示例演示

在 spring-ai-examples/model-context-protocol 儲存庫中探索這些 MCP 示例。

• SQLite Simple - 演示 LLM 與資料庫的整合。
• SQLite Chatbot - 具有 SQLite 資料庫互動的互動式聊天機器人。
• Filesystem - 使 LLM 能夠與本地檔案系統資料夾和檔案進行互動。

展望未來

Spring AI MCP 代表了 Java 應用程式 AI 整合標準化的重要一步。隨著 MCP 生態系統的不斷發展，該 SDK 將使 Java 開發人員能夠輕鬆地與不斷增長的 AI 模型和工具進行連線，同時保持一致、可靠的整合模式。

Spring AI MCP SDK 現已作為實驗性模組提供，根據 Apache License 2.0 獲得許可。我們邀請社群進行探索、貢獻，並幫助塑造 Java 生態系統中 AI 整合的未來。