MCP 服务开发保姆级教程
从零开始开发 MCP 服务
你好，我是程序员鱼皮。
有个 AI 相关的概念特别火，叫 MCP，全称模型上下文协议（Model Context Protocol）。这是由 Anthropic 推出的一项开放标准，目标是为大型语言模型和 AI 助手提供一个统一、标准化的接口，使 AI 能够轻松操作外部工具并完成更复杂的任务。
这篇文章，就带大家速通 MCP，了解其核心概念，并且以我们给自己产品 面试鸭 开发的面试搜题 MCP 服务为例，带大家实战 MCP 服务端和客户端的开发！
开源指路：https://github.com/yuyuanweb/mcp-mianshiya-server
一、MCP 为啥如此重要？
以前，如果想让 AI 处理我们的数据，基本只能靠预训练数据或者上传数据，既麻烦又低效。而且，就算是很强大的 AI 模型，也会有数据隔离的问题，无法直接访问新数据。
现在，MCP 解决了这个问题，它突破了模型对静态知识库的依赖，使其具备更强的动态交互能力，能够像人类一样调用搜索引擎、访问本地文件、连接 API 服务，甚至直接操作第三方库。
更重要的是，只要大家都遵循 MCP 这套协议，AI 就能无缝连接本地数据、互联网资源、开发工具、生产力软件，甚至整个社区生态，实现真正的 "万物互联"，这将极大提升 AI 的协作和工作能力，价值不可估量。
二、MCP 总体架构
MCP 的核心是 "客户端 – 服务器" 架构，其中 MCP 客户端主机可以连接到多个服务器。客户端主机是指希望通过 MCP 访问数据的程序，比如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具。
三、MCP 开发
MCP 的使用分为两种模式，STDIO 模式（本地运行）和 SSE 模式（远程服务）。
MCP 服务端（基于 stdio 标准流）
基于 stdio 的实现是最常见的 MCP 客户端方案，它通过标准输入输出流与 MCP 服务器进行通信。特别适用于本地部署的 MCP 服务器。
1、引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
2、配置 MCP 服务端
spring:
application:
name: mcp-server
main:
web-application-type: none # 必须禁用web应用类型
banner-mode: off # 禁用banner
ai:
mcp:
server:
stdio: true # 启用stdio模式
name: mcp-server # 服务器名称
version: 0.0.1 # 服务器版本
3、实现 MCP 工具
@Tool 是 Spring AI MCP 框架中用于快速暴露业务能力为 AI 工具的核心注解。下面是一段示例代码：
/**
* 根据搜索词搜索面试鸭面试题目
*/
@Tool(description = "根据搜索词搜索面试鸭面试题目")
public String callMianshiya(String searchText) {
// 执行从面试鸭数据库中搜索题目的逻辑
System.out.println("用户要搜索：" + searchText);
}
4、注册 MCP 工具
@Bean
public ToolCallbackProvider serverTools(MianshiyaService mianshiyaService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder()
.toolObjects(mianshiyaService)
.build();
}
5、运行服务端
mvn clean package -DskipTests
MCP 客户端（基于 stdio 标准流）
1、引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
2、配置 MCP 服务器
spring:
ai:
mcp:
client:
stdio:
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
其中 mcp-servers-config.json 的配置如下：
{
"mcpServers": {
"mianshiyaServer": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"/yourPath/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
]
}
}
}
3、初始化聊天客户端
@Bean
public ChatClient initChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
ToolCallbackProvider mcpTools) {
return chatClientBuilder.defaultTools(mcpTools).build();
}
4、接口调用
@PostMapping(value = "/ai/answer")
public String generate(@RequestBody AskRequest request) {
return chatClient.prompt()
.user(request.getContent())
.call()
.content();
}
MCP 服务端（基于 SSE）
除了基于 stdio 的实现外，Spring AI 还提供了基于 Server-Sent Events (SSE) 的 MCP 方案。相较于 stdio 方式，SSE 更适用于远程部署的 MCP 服务器。
1、引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp-server-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M6</version>
</dependency>
2、配置 MCP 服务端
server:
port: 8090
spring:
ai:
mcp:
server:
name: mcp-server
version: 0.0.1
3、运行服务端
mvn clean package -DskipTests
java -jar target/mcp-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar
四、软件使用 MCP
除了利用程序去调用 MCP 服务外，MCP 服务端还支持任意支持 MCP 协议的智能体助手，比如 Claude、Cursor 以及 Cherry Studio 等，都可以快速接入。
以 Cherry Studio 为例：
1、打开 Cherry Studio 的 "设置"，点击 "MCP 服务器"
2、点击 "编辑 JSON"，将 MCP 配置添加到配置文件中
3、在 "设置 => 模型服务" 里选择一个模型，勾选工具函数调用功能
4、进入聊天页面，在输入框下面勾选开启 MCP 服务
配置完成，尝试搜索下面试题目，效果不戳！
甚至还进行面经解析，返回多个面试题目与答案的链接！
当然这个功能我们 面试鸭官方 也实现了，帮助大家面试复盘：
五、上传 MCP 服务
和开发一个 APP 一样，我们也可以把做好的 MCP 服务分享到第三方 MCP 服务平台。比如 MCP.so，可以理解为 MCP 服务的应用市场。
直接点击头像左侧的提交按钮，然后填写 MCP 服务的项目地址、以及服务器配置实例，点击提交即可。
提交完成后就可以在平台搜索到了：
OK 就分享到这里，学会的话记得点赞收藏哦。也欢迎大家在评论区交流你对 MCP 的看法和理解~
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