大家好,好久没有写博客了,最近突然想写一些新的东西,如何开发mcp服务,本地如何调试。

一、项目概述

  Spring AI MCP Demo 是一个基于 Spring 生态的多模块应用工程,主要围绕 AI 功能集成与服务通信展开,采用分层架构设计,包含客户端与服务端组件,支持标准 I/O 交互与服务器推送等多种通信模式。项目根目录位于 spring-ai-mcp-demo-master ,整体遵循 Maven 项目规范,通过模块化设计实现功能解耦。

二、模块结构与职责

  1. 核心模块划分

  项目包含三个子模块,各自承担不同角色:

  • spring-ai-mcp-client :客户端模块,负责与服务端通信,集成 AI 功能调用能力,包含请求封装与响应处理逻辑。
  • spring-ai-mcp-sse-server :SSE (Server-Sent Events) 服务端模块,通过 HTTP 长连接实现服务器向客户端的单向实时数据推送,适用于实时通知、数据流传输场景 spring-ai-mcp-sse-server 。
  • spring-ai-mcp-stdio-server :标准 I/O 服务端模块,处理命令行输入输出交互,支持通过控制台与外部系统进行数据交换 spring-ai-mcp-stdio-server 。

  2. 模块间关系

  客户端模块(client)可分别与 SSE 服务端、STDIO 服务端通信,服务端模块间通过 MCP(Module Communication Protocol)协议实现内部交互,形成"多客户端-多服务端"的分布式通信架构。

三、技术栈详解

1. 核心框架与语言

  • Java :主要开发语言,版本兼容 JDK 11/17(历史编译错误显示曾尝试使用 JDK 21 导致不兼容,需根据本地环境调整)。
  • Spring Boot :基础框架,提供自动配置、依赖注入、嵌入式服务器等核心能力,简化应用开发与部署。
  • Spring AI :AI 功能集成框架,项目命名中包含"spring-ai",推测用于对接 AI 模型 API(如 OpenAI、本地大模型等),实现自然语言处理、数据分析等 AI 能力。
  • SSE (Server-Sent Events) :由 sse-server 模块实现,基于 HTTP 协议的服务器推送技术,支持文本数据的单向流式传输,适用于实时天气更新、通知推送等场景。
  • MCP 协议 :项目特有的模块通信协议,用于规范客户端与服务端、服务端之间的消息格式与交互流程,确保跨模块通信的一致性。
  • 响应式编程 :集成 Reactor Core 库,通过 Mono/Flux 实现异步非阻塞数据流处理,提升高并发场景下的系统响应性能(历史超时异常涉及 reactor-core 的 Mono 操作)。
  • Maven :项目构建与依赖管理工具,通过各模块下的 pom.xml 文件声明依赖关系,支持打包为可执行 JAR(如 stdio-server 模块生成的 spring-ai-mcp-stdio-server.jar)。
  • Windows 环境 :开发与运行环境为 Windows 系统,需注意文件路径格式(如使用反斜杠"")与环境变量配置(如 JAVA_HOME)。

2. 通信与架构

3. 构建与部署

四、JDK 版本配置

  1. 版本兼容问题

项目曾出现"无效的目标发行版: 21"的 Maven 编译错误,原因是 stdio-server 模块的 pom.xml 中指定的 Java 版本与本地环境不匹配。解决方案为:

  • 修改 pom.xml 中的 Java 版本属性,适配本地已安装的 JDK(推荐 JDK 17 或 21):

<properties>
  <maven.compiler.source>17</maven.
  compiler.source>
  <maven.compiler.target>17</maven.
  compiler.target>
</properties>

2. 环境验证步骤

  1. 检查本地 JDK 版本:在命令行执行 java -version ,确认输出版本与 pom.xml 配置一致。
  2. 验证 JAVA_HOME 环境变量:确保指向正确的 JDK 安装路径(如 D:\Program Files\Java\jdk-17.0.1 )。
  3. 清理 Maven 缓存:执行 mvn clean install 重新构建,避免旧编译产物干扰。

五、调试与问题排查

1. 本地调试

  1.  启动本地的工程:spring-ai-mcp-sse-server, spring-ai-mcp-stdio-server

  2. 在trae或cline的MCP服务添加本地配置文件到mcp.json

{
"mcpServers": {
"addOrMinus-service": {
"disabled": false,
"timeout": 30,
"type": "stdio",
"command": "java",
"args": [
"-jar",
"D:/mcp/spring-ai-mcp-demo-master/spring-ai-mcp-stdio-server/target/spring-ai-mcp-stdio-server.jar"
],
"cwd": "D:/mcp/spring-ai-mcp-demo-master/spring-ai-mcp-stdio-server/target",
"env": {
"TIMEZONE": "Asia/Shanghai",
"spring.ai.mcp.server.stdio":"true",
"spring.main.web-application-type":"none",
"spring.main.banner-mode":"off"
}
},
"querweather-sse-mcp": {
"url": "http://localhost:9090/sse",
"transportType": "sse",
"autoApproval": false,
"requireManualConfirmation": true
}
}
}

  

  3. 然后就可以在trae的对话框问问题了,比如,北京的天气如何

六、总结

Spring AI MCP Demo 工程通过 Spring Boot + Spring AI 构建了一套灵活的 AI 服务通信框架,结合 SSE 实时推送与标准 I/O 交互,满足多样化的业务场景需求。开发过程中需重点关注 JDK 版本兼容性、服务通信超时、端口冲突等常见问题,通过日志分析与配置调优保障系统稳定运行。后续可扩展更多 AI 功能模块,或集成服务发现、配置中心等中间件,进一步提升系统的可扩展性与可维护性。

  

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