04-Agent 武器库-集成百炼MCP（Spring AI Alibaba）
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04-Agent 武器库-集成百炼MCP（Spring AI Alibaba）
04-Agent 武器库-集成百炼MCP（Spring AI Alibaba）
飞书用户988910月23日修改
Agent 武器库-集成百炼MCP
MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种标准化协议，规定了 AI 模型与外部工具通信交互的规范。
目前关于 MCP 的概念介绍有很多，这里快速介绍核心概念。
针对开发人员来说，MCP 主要包括 Client 和 Server 端。
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Client 端则是我们基于 Spring AI Alibaba 实现的 Agent，与 Server 端建立连接之后，即可调用 Server 端的工具。
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Server 端提供了需要使用的工具，比如 Web 搜索、高德地图等。
基于 MCP 协议，我们可以为 Agent 引入不同的外部工具，作为武器库，增强 Agent 的能力。
MCP 架构
Java MCP 的实现遵循三层架构，分别为 Client/Server 层、Session 层、Transport 层。
主要介绍一下 Transport 层，该层包括了 Stdio、SSE 等多种通信机制：
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Stdio（Standard Input/Output）：标准输入输出，是操作系统层面的本地进程通信机制，不依赖网络，直接通过操作系统提供的管道机制传递字节流。
适用场景：Stdio 适用于本地通信场景，Server 和 Client 需在同一台机器上，才能实现进程间通信。
•
SSE（Server-Sent Events）：基于 HTTP 协议的单向服务器推送机制，允许服务器在一个持续的 HTTP 连接上，不断向客户端推送事件流。
适用场景：基于 HTTP 协议，可以本地机器访问远程服务器的 MCP Server。
图片来源于 Spring AI 官网
Spring AI 依赖
使用 MCP 需要引入 spring-ai-starter-mcp-client-webflux 依赖，如下：
代码块
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>
该依赖同时支持 Stdio 和 SSE 两种传输机制，Spring AI 官方建议生产环境选择 SSE 连接和 spring-ai-starter-mcp-client-webflux 作为 MCP 客户端的依赖。
基础-本地 MCP Client/Server 实现
代码位置：
接下来在本地定义一个简单的 MCP Server 和 MCP Client，基于 SSE 方式进行调用。
Server 实现
MCP Server 的实现主要包括两个部分：
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Tool 工具的定义。
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ToolCallbackProvider 的定义。
（一）Tool 工具定义
Tool 工具需要指定描述来让 MCP Client 准确调用，定义如下：
代码块
@Tool(description = "获取指定城市的天气")
public String getWeather(String cityName) {
if (cityName.equals("北京")) {
return "下雨了";
} else {
return "其他城市未知";
}
}
之后，定义 ToolCallbackProvider：
代码块
@Bean
public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
}