SpringAI MCP服务端开发实战：从天气查询到邮件发送

1. SpringAI MCP 服务端概述

SpringAI的Model Context Protocol（MCP）是一个强大的工具集成框架，它允许开发者将各种功能封装成可调用的工具，并通过标准化协议与AI模型进行交互。作为一名长期从事Java开发的工程师，我在实际项目中发现MCP特别适合构建需要AI增强能力的服务端应用。

MCP服务端主要支持三种通信模式：

• Stdio（标准输入输出）：适合本地调试和简单工具
• SSE（Server-Sent Events）：适用于需要流式响应的场景
• Streamable HTTP：功能最完整的HTTP协议实现

这三种模式各有优势，开发者可以根据具体需求选择。下面我将通过四个实际案例，详细讲解如何构建不同类型的MCP服务端。

2. Stdio服务端实现：高德天气查询

2.1 项目配置与依赖

首先创建一个基础的Spring Boot项目，添加以下关键依赖：

xml复制<properties>
    <java.version>17</java.version>
    <spring-ai.version>1.1.2</spring-ai.version>
</properties>

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

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

这里使用SpringAI 1.1.2版本，需要Java 17或更高版本。MCP服务端核心依赖是spring-ai-starter-mcp-server。

2.2 天气服务工具实现

核心工具类需要完成两个功能：

1. 根据城市名获取城市编码
2. 根据城市编码获取天气信息

java复制@Service
public class WeatherService {
    private final String KEY;
    private final RestClient restClient;

    public WeatherService() {
        this.restClient = RestClient.builder().build();
        this.KEY = System.get