之前做个几个大模型的应用，都是使用Python语言，后来有一个项目使用了Java，并使用了Spring AI框架。随着Spring AI不断地完善，最近它发布了1.0正式版，意味着它已经能很好的作为企业级生产环境的使用。对于Java开发者来说真是一个福音，其功能已经能满足基于大模型开发企业级应用。借着这次机会，给大家分享一下Spring AI框架。

注意：由于框架不同版本改造会有些使用的不同，因此本次系列中使用基本框架是 Spring AI-1.0.0，JDK版本使用的是19，Spring-AI-Alibaba-1.0.0.3-SNAPSHOT。
代码参考： https://github.com/forever1986/springai-study

前几章基本上对Spring AI Alibaba的基本使用，包括模型、提示词、聊天记忆等讲了一遍，可以看到基本上使用方式与Spring AI差异不大，这一章讲一下Spring AI Alibaba-基于Nacos的MCP，这是一个基于企业级生产环境实践总结出来的应用框架。

1 基于Nacos的MCP

Spring AI Alibaba MCP 结合 Nacos 服务注册中心，为企业级智能体应用提供了强大的基础架构支持。这一组合解决方案主要围绕三条核心技术线展开，实现了从服务注册、工具代理到服务发现的完整闭环，为企业级 AI 应用部署提供了坚实基础。

在这里插入图片描述

Nacos3中提供了新的MCP列表功能，其中有三类MCP服务可以注册到Nacos：

第一类：已有的API服务，通过声明自动转化为 MCP 服务，配合 Higress 的协议转换能力，实现 0 代码改造成 MCP 服务协议
第二类：已经构建好的或其他供应商提供的 MCP 服务，可以导入到 Nacos 中，进行其描述、工具列表、工具 Schema 等内容的动态修改和维护
第三类：新构建的 MCP 服务注册，配合 Spring AI Alibaba应用框架或者Nacos-MCP 的 sdk，能够做到像微服务一样自动注册到 Nacos 中进行统一的管理和维护

前两类都是Nacos3本身支持的功能，这里主要是讲Spring AI Alibaba。因此本次演示的是第三类，使用Spring AI Alibaba框架注册服务到Nacos，并通过Spring AI Alibaba框架获得及发现MCP服务。

2 MCP 服务注册到 Nacos

参考lesson25子模块中ali-mcp-server子模块

示例说明：本实例创建一个MCP的server，里面有一个查询天气的工具，然后将MCP服务（基于sse模式）注册到Nacos上面，本次使用Nacos3.0.2版本

2.1 前提准备

1）安装并启动nacos3.0.2

在这里插入图片描述
2）申请高德开放平台的API KEY

在这里插入图片描述

2.2 代码

1）新建lesson25子模块

2）在lesson25子模块下，新建ali-mcp-server子模块，其pom引入如下：

<dependencies><!-- MCP Nacos 注册 --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-server</artifactId></dependency><!-- MCP Server (webflux) --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId></dependency>
</dependencies>

3）新建application.properties配置文件

server.port=9005
spring.application.name=mcp-nacos-registry-examplespring.ai.dashscope.api-key=你的阿里百炼API KEY
spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen-plus## NacosMcpProperties nacos的配置
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.namespace=public
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.server-addr=localhost:8848
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.username=nacos
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.password=nacos## McpServerProperties MCP的配置
spring.ai.mcp.server.name=webflux-mcp-server
spring.ai.mcp.server.version=1.0.0
spring.ai.mcp.server.type=ASYNC## NacosMcpRegistryProperties MCP注册到nacos的配置
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.registry.enabled=true
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.registry.service-group=mcp-server
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.registry.service-name=webflux-mcp-server

4）配置RestTemplateConfig类：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Configuration
public class RestTemplateConfig {@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();}
}

5）新增天气查询服务WeatherService：

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service
public class WeatherService {@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;private static final String adcode = "adcode";@Tool(description = "获取中国城市的天气情况")public String getWeatherForecastByCity(@ToolParam(description = "城市名称") String city) {// 获取城市的adcodeString result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address="+city+"&key=ef3cbaef8f0965c6205f56e0ff00ceb4", String.class);// 这里为了方便简单处理一下字符串获取adcode，正式的话需要解析json格式int startIndex = result.indexOf(adcode);String code = result.substring(startIndex+adcode.length()+3,result.indexOf(",",startIndex)-1);// 通过城市的adcode，进行获取天气预报result = restTemplate.getForObject("https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?extensions=all&key=ef3cbaef8f0965c6205f56e0ff00ceb4&city="+code, String.class);return result;}}

6）新建启动类Lesson25ServerApplication，注册工具：

import com.demo.lesson25.server.service.WeatherService;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.method.MethodToolCallbackProvider;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;@SpringBootApplication
public class Lesson25ServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson25ServerApplication.class, args);}@Beanpublic ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();}}

2.3 演示

1）启动项目后，在nacos控制台的MCP服务列表可以看到注册的MCP服务

在这里插入图片描述

2）点击详情，可以看看详情

在这里插入图片描述

3）查看服务列表，可以看到服务已经注册到nacos

在这里插入图片描述

4）点击详情可以看到服务地址

在这里插入图片描述

3 Client 结合 Nacos 实现 MCP 集群发现

参考lesson25子模块中ali-mcp-client子模块

示例说明，本实例创建一个MCP的client，通过Nacos方式，将上面注册的工具通过sse模式拉取到本地，并访问测试

3.1 代码实现

1）在lesson25子模块下，新建ali-mcp-client子模块，其pom引入如下：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-client</artifactId></dependency><!-- 引入的是mcp-client --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId></dependency>
</dependencies>

2）创建application.properties配置文件

server.port=9006
spring.application.name=mcp-nacos-client-examplespring.ai.dashscope.api-key=你的阿里百炼API KEY
spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen-plus## NacosMcpProperties nacos的配置
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.namespace=public
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.server-addr=localhost:8848
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.username=nacos
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.password=nacos## NacosMcpSseClientProperties MCP客户端配置通过nacos获取的MCP server
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.client.enabled=true
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.client.sse.connections.server1.service-name=webflux-mcp-server
spring.ai.alibaba.mcp.nacos.client.sse.connections.server1.version=1.0.0## McpClientCommonProperties  MCP客户端配置的配置
spring.ai.mcp.client.enabled=true
spring.ai.mcp.client.name=mcp-client-webflux
spring.ai.mcp.client.version=1.0.0
spring.ai.mcp.client.type=ASYNC

3）配置ClientController 演示类：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class ClientController {private final ChatClient chatClient;public ClientController(ChatClient.Builder chatClientBuilder, @Qualifier("loadbalancedMcpAsyncToolCallbacks") ToolCallbackProvider tools) {this.chatClient = chatClientBuilder.defaultToolCallbacks(tools.getToolCallbacks()).build();}@GetMapping("/ai/generate")public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "请问北京市目前天气预报？") String message) {return this.chatClient.prompt().user(message).call().content();}
}

说明：工具的获取，Spring AI Alibaba分为同步和异步
1）同步方式：

通过@Qualifier(“loadbalancedSyncMcpToolCallbacks”) ToolCallbackProvider tools参数注册；
通过@Autowired private List loadbalancedMcpSyncClients;变量注册

2）异步方式：

通过@Qualifier(“loadbalancedMcpAsyncToolCallbacks”) ToolCallbackProvider tools参数注册；
通过@Autowired private List loadbalancedMcpAsyncClients;变量注册

4）启动类Lesson25ClientApplication :

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class Lesson25ClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Lesson25ClientApplication.class, args);}}

3.2 演示

http://localhost:9006/ai/generate

在这里插入图片描述

结语：本章通过一个基于Nacos的MCP服务端和MCP客户端，演示了Spring AI Alibaba-基于Nacos的MCP实现方法，当然Spring AI Alibaba-基于Nacos的MCP是一种企业级的应用模式，详情可以参考官方文档，它并不止提供本章内容，比如远程其它MCP服务也可以通过Nacos注册等等。这里就不多累述。

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