spring-ai 学习系列(5)-MCP(webflux sse)

前面学习了stdio模式的MCP使用，可以看到这种方式局限性比较大，mcp host/mcp client/mcp server通常要在同1台机器上，使用进程间通讯。更常见的做法是，大家各自部署自己的mcp server，就象常规后端http api一样，想部署在哪都行，只要http能访问即可。

一、调整pom依赖

1 <dependency>
2     <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3     <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
4     <version>1.0.0</version>
5 </dependency>

MCP Server的代码相对stdio模式而言，完全不用改！

二、调整yaml

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        type: async

启动MCP Server，如果访问http://localhost:8080/sse看到类似以下界面，说明启动成功

三、MCP Client

    public static void main(String[] args) {
        WebFluxSseClientTransport webFluxSseTransport = new WebFluxSseClientTransport(WebClient.builder().baseUrl("http://localhost:8080"));

        McpSyncClient mcpClient = McpClient.sync(webFluxSseTransport).build();

        McpSchema.InitializeResult initialize = mcpClient.initialize();
        System.out.println("initialize=>" + initialize);

        Object ping = mcpClient.ping();
        System.out.println("ping=>" + ping);

        McpSchema.ListToolsResult toolsList = mcpClient.listTools();

        System.out.println(toolsList);

        McpSchema.CallToolResult orderStatus = mcpClient.callTool(
                new McpSchema.CallToolRequest("queryOrderStatus",
                        Map.of("orderNo", "25070601")));
        System.out.println(orderStatus);

        mcpClient.closeGracefully();
    }

Client运行后，会看到类似输出：

20:50:03.897 [reactor-http-nio-2] INFO io.modelcontextprotocol.client.McpAsyncClient -- Server response with Protocol: 2024-11-05, Capabilities: ServerCapabilities[completions=CompletionCapabilities[], experimental=null, logging=LoggingCapabilities[], prompts=PromptCapabilities[listChanged=true], resources=ResourceCapabilities[subscribe=false, listChanged=true], tools=ToolCapabilities[listChanged=true]], Info: Implementation[name=mcp-server, version=1.0.0] and Instructions null
initialize=>InitializeResult[protocolVersion=2024-11-05, capabilities=ServerCapabilities[completions=CompletionCapabilities[], experimental=null, logging=LoggingCapabilities[], prompts=PromptCapabilities[listChanged=true], resources=ResourceCapabilities[subscribe=false, listChanged=true], tools=ToolCapabilities[listChanged=true]], serverInfo=Implementation[name=mcp-server, version=1.0.0], instructions=null]
ping=>{}
ListToolsResult[tools=[Tool[name=queryOrderStatus, description=根据订单号查询订单状态, inputSchema=JsonSchema[type=object, properties={orderNo={type=string, description=订单号,格式为8位数字,比如：25070601}}, required=[orderNo], additionalProperties=false, defs=null, definitions=null]]], nextCursor=null]
CallToolResult[content=[TextContent[audience=null, priority=null, text="订单号：25070601，订单状态：已发货"]], isError=false]

Process finished with exit code 0

四、在MCP Host中使用MCP Server

仍然以Cherry Studio为例，添加MCP server后，点保存（前提：MCP Server应对的url http://localhost:8080/sse 必须能正常访问）

注：点保存时，cherry studio会向 http://localhost:8080/sse，发送几次请求（参考上一节的分析），可用wireshark之类的抓包工具验证

• 第1次是get 请求

/sse会返回1个sessionId值99e64481-8190-4e17-ba64-05404b9131 (相当于与mcp server建立了长连接，后面的所有post请求，都会用到这个sessionId)

• 第2次post请求 initialize

json请求如下：

 1 {
 2     "method": "initialize",
 3     "params": {
 4         "protocolVersion": "2025-03-26",
 5         "capabilities": {},
 6         "clientInfo": {
 7             "name": "Cherry Studio",
 8             "version": "1.4.8"
 9         }
10     },
11     "jsonrpc": "2.0",
12     "id": 0
13 }

initialize

• 第3次post请求 notifications/initialized

{
    "method": "notifications/initialized",
    "jsonrpc": "2.0"
}

• 第4/5/6次post请求 ping（即：连ping 3次， 这里可能是我本机网络不好，cherry studio重试了几次，每次请求后，id值返回会+1，下一次请求时，入参里的id，必须是上次返回的id值)

{
    "method": "ping",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1
}

• 第7次post请求 resources/list

{
    "method": "resources/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 6
}

• 第8次post请求 tools/list

{
    "method": "tools/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 4
}

• 第9次post请求 prompts/list

{
    "method": "prompts/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 5
}

大家有兴趣的话，可以自行用postman或apipost之类的工具，一步步手动发送post请求，模拟这个过程，观察/sse的页面输出

互此，cherry studio已知道了mcp sever的所有信息，后面的会话中，就能使用该工具了。

文中代码：https://github.com/yjmyzz/spring-ai-sample/tree/day04