无论是使用最新正式版的 Spring AI,还是最新正式版 Spring AI Alibaba,在实现自定义 MCP 服务器端和客户端的时候,一定要注意这两个问题,不然你会发现你的 MCP 服务器端能启动,但客户端就是连接不上,并且控制台也都是误报信息。

注意事项一

自定义 MCP 服务器端添加依赖时,如果是非标准 stdio 模式,当前项目一定要记得排除掉 spring-boot-starter-web 依赖

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

也就是说,你的 spring-ai-starter-mcp-server-webflux 依赖不能和 spring-boot-starter-web 依赖并存,以下是错误配置:

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

因为当有 spring-boot-starter-web 依赖时会默认使用 tomcat 启动服务,这样项目虽然启动了,但 mcp service 服务并未启动,mcp service 服务是使用 netty 启动的,如下图所示:

注意事项二

Spring AI 正式版之后,在使用客户端注册 MCP 工具时要使用 ToolCallbacks 而不是 Tools,如果在新版本中使用后者就会启动报错。

错误用法

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider tools) {
return ChatClient
.builder(chatModel)
.defaultTools(tools.getToolCallbacks())
.build();
}

或者以下方式也是错误的:

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider tools) {
return ChatClient
.builder(chatModel)
.defaultTools(tools)
.build();
}

正确用法

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ToolCallbackProvider tools) {
return ChatClient
.builder(chatModel)
.defaultToolCallbacks(tools.getToolCallbacks())
.build();
}

小结

在进行 Spring AI 或 Spring AI Alibaba 老项目升级时,或使用最新正式版框架时,一定要注意这两个问题,不然就会导致自定义的 MCP 服务能启动,但客户端就是连接不上的问题。

本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、Dify、Spring AI Alibaba、智能体(AI Agent)、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。

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