什么是MCP模型上下文协议？

模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化的协议，它允许 AI 模型以结构化的方式与外部工具和资源进行交互。它支持多种传输机制，以提供在不同环境中的灵活性。

没有 MCP 时：每个 AI 工具都困在自己的“孤岛”上，无法共享数据或能力。

有了 MCP 之后：它们可以无缝地共享信息、工具和上下文。

MCP 就像是 AI 应用程序的 USB-C 接口。正如 USB-C 提供了一种标准化的方式，让你的设备能够连接到各种外设和配件一样，MCP 也为 AI 模型提供了一种标准化的方式，使其能够连接到不同的数据源和工具。

一、使用 Spring Boot AI 构建 MCP 服务器

可以使用 Spring Boot AI 构建 MCP 服务器，其中有两个核心构建块非常重要：@Tool 和 ToolCallbackProvider。

@Tool 注解

作用：标记一个方法为 MCP 服务器中的可调用工具。

重要性：当你用 @Tool 注解一个方法时，你是在告诉 MCP 框架：“当需要时，这个方法可以被 AI 模型调用。”

你还需要提供一个描述，客户端（如 AI 驱动的 UI 或应用程序）可以使用它来了解和显示工具的功能。

ToolCallbackProvider

作用：在 MCP 框架中注册所有工具方法。

重要性：ToolCallbackProvider 扫描你的应用程序，查找带有 @Tool 注解的方法，然后注册它们，以便在 AI 模型触发工具调用时执行。

没有它，你的 MCP 服务器将不知道哪些方法可用，或者如何响应传入的请求来调用它们。

二、使用 Spring Boot AI 构建 MCP 客户端

聊天客户端 (ChatClient) 是应用程序和 AI 模型之间的核心连接器。在基于 MCP 的设置中，它充当一个协调器——管理 AI 如何与你的工具和服务进行交互。

它的作用如下：

注册工具：它告诉 AI 模型哪些工具可用以及每个工具的功能。路由工具调用：当模型根据你的提示决定使用工具时，聊天客户端 (ChatClient) 将该请求发送到正确的处理器。处理响应：工具完成任务后，聊天客户端 (ChatClient) 接收结果并将其反馈到模型的上下文中。

你可以将 聊天客户端 (ChatClient) 视为 AI 模型、你的应用程序和外部工具之间的桥梁——使一切都能顺利协同工作。