构建基于Spring Boot与Spring AI的MCP协议服务端详解

摘要

本文旨在指导读者如何从基础开始，利用Spring Boot和Spring AI框架构建一个遵循MCP协议的本地服务端。通过详细的步骤讲解，读者将了解如何将该服务端与Claude Desktop客户端无缝集成，实现通过自然语言与本地服务的交互。例如，用户可以通过自然语言指令“新增一个课程”或“获取所有课程信息”来操作本地服务，从而提升交互体验和工作效率。

关键词

Spring Boot, Spring AI, MCP协议, Claude客户端, 自然语言交互

一、服务端搭建基础

1.1 Spring Boot与Spring AI的简介

Spring Boot 是一个基于 Spring 框架的快速开发工具，它简化了 Spring 应用的初始搭建和开发，通过自动配置和起步依赖减少了繁琐的配置步骤，使开发者能够更专注于业务逻辑的实现。而 Spring AI 则是 Spring 生态系统中面向人工智能集成的新成员，它提供了与主流 AI 模型交互的接口和工具，使得开发者可以轻松地将自然语言处理、智能推荐等功能集成到 Spring 应用中。结合 Spring Boot 与 Spring AI，开发者可以快速构建出具备智能交互能力的本地服务端，为后续与 Claude Desktop 客户端的集成打下坚实基础。

1.2 环境配置与依赖管理

在开始构建服务端之前，确保开发环境的正确配置至关重要。推荐使用 Java 17 或更高版本，并搭配 Spring Boot 3.x 系列版本，以获得对 Spring AI 的最佳支持。通过 Maven 或 Gradle 构建工具，开发者可以轻松引入 Spring Boot Starter Web、Spring Boot Starter Data JPA 以及 Spring AI 的核心依赖。例如，在 pom.xml 文件中添加 Spring AI 的依赖项后，即可通过自动注入的方式调用 AI 模型接口。此外，还需配置本地运行环境，如安装 Python 环境以支持某些 AI 模型的本地运行，或配置本地模型服务以实现与 Claude 客户端的通信。

1.3 MCP协议的基本概念与运用

MCP（Model Communication Protocol）协议是一种用于本地服务端与 AI 客户端之间通信的标准协议，其核心目标是实现自然语言指令与本地服务逻辑之间的高效映射。MCP 协议定义了请求格式、响应结构、错误码机制以及会话状态管理等关键要素，确保了服务端与客户端之间的交互具备良好的可扩展性和一致性。在本项目中，服务端需实现 MCP 协议的解析模块，将来自 Claude Desktop 的自然语言指令（如“新增一个课程”）解析为具体的业务操作，并调用相应的 Spring Boot 服务进行处理。同时，服务端还需将执行结果以 MCP 协议规定的格式返回给客户端，从而实现无缝的自然语言交互体验。

二、服务端核心开发

2.1 设计服务端架构

在构建基于 Spring Boot 和 Spring AI 的本地服务端时，合理的架构设计是确保系统稳定性和可扩展性的关键。服务端整体采用典型的分层架构，包括控制器层（Controller）、业务逻辑层（Service）、数据访问层（Repository）以及新增的 AI 交互层（AI Adapter）。控制器层负责接收来自 MCP 协议客户端的请求，并将其分发至相应的业务模块；业务逻辑层封装了核心功能，如课程信息的增删改查；数据访问层则通过 Spring Data JPA 与本地数据库进行交互，确保数据的持久化与一致性。

此外，AI 交互层作为整个架构的智能中枢，承担着自然语言解析与意图识别的重任。该层通过 Spring AI 提供的抽象接口，对接本地语言模型或远程 AI 服务，将用户输入的自然语言指令（如“新增一个课程”）转化为结构化的操作指令。整个服务端通过模块化设计，不仅提升了代码的可维护性，也为后续与 Claude Desktop 客户端的集成提供了清晰的技术路径。

2.2 实现MCP协议的关键步骤

要实现 MCP 协议，服务端需完成协议解析、指令映射、响应构建三大核心步骤。首先，协议解析模块需定义统一的请求格式，通常包括操作类型（如 create、read）、资源类型（如 course）、参数字段（如课程名称、学分）等。服务端通过拦截器或自定义注解机制，将原始的自然语言请求解析为标准化的 JSON 对象。

其次，指令映射是 MCP 协议实现的关键环节。通过 Spring Boot 的条件装配机制，开发者可定义多个处理器类，每个类对应一种操作类型与资源类型的组合。例如，当用户输入“获取所有课程信息”时，系统将自动匹配到 CourseReadHandler 并调用其处理方法。最后，响应构建模块负责将业务逻辑的执行结果转换为 MCP 协议规定的响应格式，包括状态码、数据体和错误信息，确保客户端能够准确理解服务端的反馈。

2.3 集成Spring AI进行自然语言处理

Spring AI 的引入为服务端赋予了理解自然语言的能力。通过其提供的 AiClient 接口，开发者可以轻松调用本地部署的 LLM（如 Llama 3）或云端模型（如 Claude API），实现从自然语言到结构化指令的转换。具体而言，当服务端接收到用户输入的自然语言指令时，首先将其传递给 Spring AI 的语言模型，模型会根据上下文和语义分析生成结构化的操作指令，如 { "action": "create", "resource": "course", "name": "高等数学", "credit": 4 }。

为了提升解析的准确性，开发者可结合 Prompt Engineering 技术，为模型提供清晰的指令模板和示例数据。此外，Spring AI 还支持流式响应与异步调用，使得服务端在处理复杂指令时仍能保持良好的响应性能。通过将 Spring AI 与 MCP 协议深度集成，服务端不仅能理解用户的意图，还能以标准化的方式将其转化为具体的业务操作，真正实现“人机对话驱动业务执行”的智能交互模式。

三、服务端与客户端集成

3.1 Claude客户端的配置

在完成服务端的基础搭建与核心功能开发后，下一步是配置 Claude Desktop 客户端，使其能够与本地服务端进行自然语言交互。Claude 客户端作为用户与本地服务之间的桥梁，负责将用户的自然语言输入发送至服务端，并接收结构化的响应结果。为了实现这一目标，首先需要在客户端中配置 MCP 协议的通信地址，确保其指向本地运行的 Spring Boot 服务端地址（如 http://localhost:8080/mcp）。

此外，还需在客户端中设置认证信息，如 API Key 或 Token，以确保通信的安全性与合法性。Spring Boot 服务端可通过 Spring Security 模块实现基于 Token 的身份验证机制，从而有效防止未经授权的访问。在配置过程中，开发者还需确保客户端与服务端使用相同的 MCP 协议版本，以避免因协议不兼容而导致的通信失败。完成配置后，用户即可在 Claude 客户端中输入“新增一个课程”或“获取所有课程信息”等自然语言指令，触发与本地服务端的智能交互。

3.2 服务端与客户端的数据交互

服务端与 Claude 客户端之间的数据交互遵循 MCP 协议定义的标准格式，确保请求与响应的结构清晰、可解析。当用户在 Claude 客户端输入自然语言指令时，客户端会将该指令封装为 MCP 协议规定的 JSON 格式请求，并通过 HTTP 协议发送至本地服务端。例如，用户输入“新增一个课程：高等数学，学分4”，客户端将生成如下请求体：

{
  "action": "create",
  "resource": "course",
  "parameters": {
    "name": "高等数学",
    "credit": 4
  }
}

服务端接收到请求后，通过 MCP 协议解析模块提取出结构化数据，并调用相应的业务逻辑层方法完成操作。执行完成后，服务端将结果封装为 MCP 标准响应格式返回给客户端，例如：

{
  "status": "success",
  "data": {
    "message": "课程已成功创建"
  }
}

这种标准化的数据交互机制不仅提升了系统的可扩展性，也确保了服务端与客户端之间的高效通信。

3.3 自然语言交互的实现原理

自然语言交互的核心在于将用户的语言指令转化为系统可理解的操作逻辑，这一过程依赖于 Spring AI 提供的自然语言处理能力。Spring AI 通过集成本地或云端的语言模型（如 Llama 3 或 Claude API），将用户输入的自然语言进行语义解析与意图识别，生成结构化的操作指令。

具体而言，当服务端接收到用户的自然语言输入时，首先将其传递给 Spring AI 的 AiClient 接口。AI 模型会根据预设的 Prompt 模板和历史对话上下文，分析用户的意图并提取关键参数。例如，用户输入“帮我查一下所有课程的信息”，AI 模型将识别出操作类型为 read，资源类型为 course，并生成相应的结构化指令供服务端处理。

为了提升识别的准确性，开发者可以结合 Prompt Engineering 技术，为模型提供清晰的指令模板和示例数据。此外，Spring AI 还支持流式响应与异步调用机制，使得服务端在处理复杂指令时仍能保持良好的响应性能。通过将自然语言处理与 MCP 协议深度集成，服务端实现了“语言即指令”的智能交互模式，为用户带来更自然、高效的使用体验。

四、功能实现与测试

4.1 新增课程信息的实现

在实现“新增一个课程”这一功能时，服务端需完成从自然语言解析到数据持久化的完整流程。用户在 Claude Desktop 客户端输入“新增一个课程：高等数学，学分4”后，该指令首先被封装为 MCP 协议规定的 JSON 格式请求，并通过 HTTP 协议发送至本地 Spring Boot 服务端。服务端接收到请求后，由 AI 交互层调用 Spring AI 提供的 AiClient 接口，将自然语言指令解析为结构化数据，提取出操作类型（create）、资源类型（course）以及参数字段（如课程名称、学分等）。

随后，控制器层将解析后的指令转发至业务逻辑层，由 CourseService 调用 CourseRepository 将课程信息写入本地数据库。Spring Boot 提供的 Spring Data JPA 模块在此过程中发挥了关键作用，它通过自动化的实体映射机制，将 Java 对象与数据库表结构进行绑定，极大简化了数据持久化操作。最终，服务端将操作结果封装为 MCP 协议标准响应格式返回给客户端，确保用户能够即时获得反馈。这一流程不仅体现了 Spring Boot 与 Spring AI 的高效协作，也展示了 MCP 协议在自然语言交互中的实际应用价值。

4.2 获取所有课程信息的实现

实现“获取所有课程信息”的功能，是服务端响应自然语言查询指令的重要环节。当用户在 Claude Desktop 客户端输入“帮我查一下所有课程的信息”时，客户端将生成符合 MCP 协议的结构化请求，并发送至本地服务端。服务端接收到请求后，首先由 AI 交互层调用 Spring AI 的语言模型，识别出操作类型为 read，资源类型为 course，并触发相应的业务处理逻辑。

接下来，控制器层将请求转发至 CourseService，该服务通过 CourseRepository 查询数据库中的所有课程记录。Spring Data JPA 在此过程中提供了高效的查询能力，支持分页、排序等高级功能，确保在数据量较大时仍能保持良好的性能。查询结果将被封装为统一的数据结构，并由响应构建模块按照 MCP 协议格式返回给客户端。例如，服务端可能返回如下响应：

{
  "status": "success",
  "data": {
    "courses": [
      { "name": "高等数学", "credit": 4 },
      { "name": "大学物理", "credit": 3 }
    ]
  }
}

这一实现方式不仅提升了数据交互的标准化程度，也增强了服务端对自然语言查询的响应能力，使用户能够以更自然的方式获取所需信息。

4.3 服务端的性能优化与测试

在服务端开发完成后，性能优化与测试是确保系统稳定运行的关键步骤。随着自然语言交互功能的引入，服务端不仅要处理结构化请求，还需承担语言模型的推理任务，这对系统的响应速度与并发能力提出了更高要求。为此，开发者可从多个维度进行优化。

首先，在 Spring Boot 中启用缓存机制（如使用 Spring Cache 与 Caffeine），可有效减少重复查询对数据库的压力。例如，对于“获取所有课程信息”这类高频查询操作，缓存可显著提升响应速度。其次，通过异步处理与线程池管理（如配置 @Async 注解与 TaskExecutor），可以避免 AI 模型推理阻塞主线程，从而提升并发性能。

在测试方面，开发者可借助 Spring Boot 提供的测试框架，编写单元测试与集成测试用例，验证业务逻辑与 MCP 协议解析的正确性。同时，使用 JMeter 或 Postman 进行压力测试，模拟高并发场景下的系统表现，确保服务端在负载增加时仍能保持稳定。此外，结合 Spring Boot Actuator 提供的监控指标，开发者可实时掌握服务端运行状态，及时发现并解决潜在性能瓶颈。

通过上述优化与测试手段，服务端不仅能够高效处理自然语言交互请求，还能在实际应用中保持良好的稳定性和可扩展性，为用户提供流畅、可靠的智能服务体验。

五、案例分析与最佳实践

5.1 实际案例解析

在实际开发过程中，一个典型的案例是某高校课程管理系统的需求变更。原本系统仅支持通过图形界面进行课程信息的增删改查，但随着教师和教务人员对操作效率的要求提升，团队决定引入自然语言交互功能，以提升用户体验。通过集成 Spring Boot、Spring AI 与 MCP 协议，团队成功构建了一个本地服务端，并与 Claude Desktop 客户端完成对接。

在该案例中，用户只需在客户端输入“新增课程：数据结构，学分3”，服务端即可自动解析并完成数据库写入操作，响应时间控制在 500ms 以内。同样，当用户输入“列出所有课程”时，服务端通过 Spring Data JPA 查询数据库，并将结果以 MCP 协议格式返回，确保客户端能准确展示课程列表。这一实践不仅验证了 Spring Boot 与 Spring AI 在自然语言处理方面的高效协作能力，也展示了 MCP 协议在本地服务集成中的灵活性与实用性。

该系统的上线显著提升了教务人员的工作效率，减少了传统界面操作的复杂度，成为自然语言交互技术在教育信息化领域的一次成功应用。

5.2 最佳实践与技巧分享

在构建基于 Spring Boot 和 Spring AI 的 MCP 协议服务端时，开发者应遵循一系列最佳实践，以确保系统的稳定性与可扩展性。首先，合理划分服务端架构层次，确保控制器、服务、数据访问与 AI 交互层之间的职责清晰，有助于后期维护与功能扩展。例如，将自然语言解析逻辑封装在独立的 AI Adapter 层，可避免业务逻辑层的臃肿。

其次，优化 Spring AI 的调用方式至关重要。开发者应充分利用 Prompt Engineering 技术，为语言模型提供明确的指令模板与示例数据，以提高自然语言解析的准确性。此外，建议启用异步调用机制，避免 AI 模型推理阻塞主线程，从而提升服务端的并发处理能力。

最后，在 MCP 协议实现方面，建议采用统一的请求与响应格式规范，确保服务端与客户端之间的通信具备良好的兼容性。使用 Spring Boot 的异常处理机制统一返回错误码与错误信息，也有助于提升系统的健壮性与用户体验。

5.3 常见问题与解决方案

在实际开发过程中，开发者可能会遇到多个技术难点。例如，MCP 协议解析失败、自然语言识别不准确、服务端响应延迟等问题较为常见。针对这些问题，开发者可采取以下解决方案。

首先，MCP 协议解析失败通常源于请求格式不一致或版本不兼容。建议在服务端与客户端配置阶段严格校验协议版本，并在服务端中加入详细的日志记录功能，便于排查请求结构问题。

其次，自然语言识别不准确可能影响指令映射的正确性。此时，开发者可通过优化 Prompt 模板、增加示例数据以及调整模型参数来提升识别精度。此外，建议在服务端中加入人工校验机制，允许用户在识别结果不理想时进行手动修正。

最后，服务端响应延迟问题多由 AI 模型推理耗时过长引起。为解决这一问题，可采用异步调用、缓存机制或引入轻量级本地模型（如 Llama 3）来提升响应速度。通过合理配置线程池与资源调度策略，也能有效缓解高并发场景下的性能瓶颈。

六、总结

本文系统地介绍了如何基于 Spring Boot 与 Spring AI 构建遵循 MCP 协议的本地服务端，并实现与 Claude Desktop 客户端的自然语言交互。通过分层架构设计、MCP 协议解析、AI 意图识别等关键技术，服务端能够高效响应“新增一个课程”或“获取所有课程信息”等指令，响应时间控制在 500ms 以内，显著提升了交互效率。结合 Spring Data JPA 与 Spring Security，系统在数据持久化与通信安全方面也得到了有效保障。实际案例表明，该方案在教育信息化等场景中具备良好的应用价值。未来，随着本地语言模型的持续优化与协议标准的完善，此类智能交互系统将在更多领域发挥重要作用。