背景
Model Context Protocol(MCP)作为新一代 AI 服务交互协议,近期发布了 Java SDK 0.8 版本。虽然新版本带来了更强大的会话管理能力和工具集成机制,但直接使用原生 SDK 仍存在以下挑战:- 需要手动处理依赖注入和生命周期管理
- 工具注册流程较为复杂
- 缺乏与现有 Spring 生态的深度整合
效果展示
本文将指导您如何基于 Spring AI MCP 构建一个自定义业务的 Java MCP Server,实现在各种客户端中直接调用企业级 AI 服务的能力。通过这种方式,您可以将自己的业务逻辑和工具无缝集成到 AI 交互流程中,为用户提供更智能、更贴合业务场景的体验。
开发步骤
1. 环境准备
2. 业务实现
3. 服务注册
客户端配置指南
通用配置
图形化配置步骤
客户端工具配置
Cherry 客户端配置界面:

总结
总结
ModelContextProtocol(MCP)作为面向大模型应用的标准协议,虽然规范发布已久,但随着 Java SDK 的正式推出,Java 生态正在加速拥抱这一标准。Spring AI MCP 通过以下特性显著简化了开发流程: 声明式编程模型:使用@Tool
注解快速暴露业务能力为 AI 工具
通过本文演示的 Meilisearch 集成案例可以看到,借助 Spring AI MCP 只需三步即可完成传统服务的 AI 能力封装:工具方法开发 → 服务注册 → 客户端配置。这种低侵入式的集成方式既保留了现有技术栈的优势,又为系统赋予了智能交互能力。随着 Java 生态对 MCP 的支持日趋完善,采用该协议构建企业级 AI 应用将成为提升开发效率、降低维护成本的最佳实践。