构建你的 AI 模块宇宙：Spring AI MCP Server 深度定制指南

引言：当模块化遇见 AI

在微服务架构的海洋中，MCP（Module Communication Protocol）就像一艘智能帆船，它让不同 AI 模块的通信变得优雅而高效。本文将带你构建一艘属于自己的 AI 智能帆船——自定义 Spring AI MCP Server。通过模块化设计模式、动态路由策略和AI 模型热插拔三大核心思想，我们将创建一个可扩展、可演进的 AI 服务基础设施。

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一、构建基石：环境准备

1.1 技术栈选型

• Spring Boot 3.1：支持 JDK 17+，性能提升 20%
• Spring AI 1.0.0-M6：MCP 协议核心实现
• Micrometer + Prometheus：实时监控 AI 调用指标
• Docker + Kubernetes：容器化部署方案

<dependencies>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>

    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.aigroupId>
        <artifactId>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starterartifactId>
        <version>1.0.0-M6version>
    dependency>

    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
        <artifactId>spring-cloud-starterartifactId>
    dependency>
dependencies>

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二、创新架构设计

2.1 模块化分层架构

客户端请求

MCP Router

策略决策器

模型注册中心

LLM模块

CV模块

NLP模块

响应处理器

客户端响应

2.2 核心组件设计

• McpRouter：基于Reactive RouterFunction实现的智能路由
• ModelRegistry：支持动态注册/注销 AI 模型的注册中心
• ContextManager：上下文管理器，支持多租户隔离
• MetricsCollector：集成 Prometheus 的指标收集器

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三、实战演练：构建天气预报 AI 服务

3.1 定义服务接口

@McpService(name = "weather-service", version = "1.0")
public interface WeatherService {
    @McpOperation(description = "获取城市天气", inputType = String.class)
    String getWeather(String city);
}

3.2 实现智能服务

@Service
public class WeatherServiceImpl implements WeatherService {

    private final AiModelClient aiModelClient;

    public WeatherServiceImpl(AiModelClient aiModelClient) {
        this.aiModelClient = aiModelClient;
    }

    @Override
    public String getWeather(String city) {
        // 动态选择模型：Qwen vs Llama
        String model = ModelSelector.select(city);

        return aiModelClient.invoke(model,
            Map.of("city", city, "temperature_unit", "Celsius"));
    }
}

3.3 模型热插拔实现

@Component
public class ModelSelector {

    @Value("${ai.models.weather}")
    private List<String> weatherModels;

    public String select(String city) {
        // 基于地理位置选择最佳模型
        if (city.startsWith("Shanghai")) {
            return "qwen-max";
        } else {
            return "llama-3";
        }
    }
}

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四、高级特性实现

4.1 动态路由策略

@Configuration
public class McpRouterConfig {

    @Bean
    public RouterFunction<ServerResponse> mcpRoutes(WeatherService weatherService) {
        return RouterFunctions.route(
            RequestPredicates.POST("/mcp/weather")
                .and(RequestPredicates.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)),
            request -> ServerResponse.ok().body(
                ValueOps.of(weatherService.getWeather(request.body())))
        );
    }
}

4.2 上下文感知设计

@Component
public class RequestContextFilter implements Filter {

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) {
        try {
            // 提取上下文信息
            String tenantId = request.getParameter("tenant");

            // 设置线程局部变量
            ContextManager.setCurrentContext(Context.builder()
                .tenantId(tenantId)
                .modelVersion("v1.2")
                .build());

            chain.doFilter(request, response);
        } finally {
            ContextManager.clearCurrentContext();
        }
    }
}

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五、监控与可观测性

5.1 Prometheus 指标配置

management:
  metrics:
    tags:
      application: mcp-server
    export:
      prometheus:
        enabled: true

5.2 自定义指标示例

@Component
public class AiCallMetrics {

    private final Counter aiCalls = Metrics.counter("ai.calls.total");

    public void recordCall(String model, Duration duration) {
        aiCalls
            .tag("model", model)
            .increment();

        Metrics.timer("ai.call.duration")
            .tag("model", model)
            .record(duration);
    }
}

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六、部署与扩展

6.1 Docker 部署方案

FROM openjdk:17-jdk-slim
VOLUME /tmp
ARG JAR_FILE=target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "-Dspring.profiles.active=prod", "app.jar"]

6.2 Kubernetes 部署示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-server
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mcp-server
    spec:
      containers:
        - name: mcp-server
          image: your-registry/mcp-server:latest
          ports:
            - containerPort: 8080
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: mcp-config

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七、未来演进方向

1. AI 模型联邦学习：通过 MCP 实现跨组织模型协作
2. Serverless 架构：按需启动 AI 实例降低成本
3. 量子计算集成：探索量子 AI 模块的 MCP 支持
4. AI 伦理控制：在 MCP 层实现内容安全过滤

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结语：打造你的 AI 乐高

通过本文的实践，你已经掌握了构建自定义 Spring AI MCP Server 的核心能力。这就像获得了一套 AI 乐高积木——你可以：

• 混合不同的 AI 模型
• 实现智能路由策略
• 构建模块化 AI 生态
• 创建可扩展的智能服务

现在，是时候让你的创造力在 AI 世界中自由翱翔了！

GitHub 示例项目：spring-ai-mcp-demo（包含完整代码和 Docker Compose 部署文件）

官方文档参考：Spring AI MCP 官方文档（包含最新 API 和配置说明）

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