基于 Spring AI 的 MCP 客户端/服务端架构指南

主要观点总结

本文主要介绍了基于Spring AI框架，如何搭建本地模型上下文协议（MCP）客户端与服务端的实战操作。文章聚焦于如何通过标准化协议突破数据孤岛，构建既安全可控又具备动态扩展能力的AI应用，为业务智能化升级提供可落地的技术路径。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

随着AI技术的增长，企业级应用对AI大模型的需求日益迫切，但面临数据孤岛、隐私和合规等挑战。模型上下文协议（MCP）的出现，为AI模型与外部数据/工具提供了标准化桥梁。

关键观点2: MCP的核心价值

通过MCP协议，可以实现标准化集成，降低生态构建成本；同时兼顾安全与灵活性，支持本地部署以兼顾隐私合规与实时访问需求。

关键观点3: 文章实战内容

详细讲解如何基于Spring AI框架，从零开始搭建MCP客户端与服务端。包括环境准备、模块架构、代码实现、关键配置、部署方案和注意事项等。

关键观点4: 注意事项

构建要求需注意Maven版本与JDK的选择；协议兼容方面需确保stdio通道纯净，避免日志污染；异常处理方面需关注stdio通道的异常日志，并建议超时设置≥60秒。

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