Spring Boot整合MCP实现数据库查询#

Spring AI MCP 简介#

Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和 Spring 框架集成。它使 Spring AI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工具进行交互，支持同步和异步通信模式。

Spring AI MCP 采用模块化架构，包括以下组件：#

Spring AI 应用程序：使用 Spring AI 框架构建想要通过 MCP 访问数据的生成式 AI 应用程序
Spring MCP 客户端：MCP 协议的 Spring AI 实现，与服务器保持 1:1 连接
MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化的模型上下文协议公开特定的功能
本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务
远程服务：MCP 服务器可以通过互联网（例如，通过 API）连接到的外部系统

核心组件#

MCP Client，与 MCP 集成的关键，提供了与本地文件系统进行交互的能力。
Function Callbacks，Spring AI MCP 的 function calling 声明方式。
Chat Client，Spring AI 关键组件，用于 LLM 模型交互、智能体代理。

一、环境准备#

1.1 依赖配置#

1
      <!-- JDK Spring Spring ai相关版本-->
2
        <properties>
3
            <java.version>17</java.version>
4
            <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
5
            <spring-boot.version>3.4.4</spring-boot.version>
6
        </properties>
7

8
        <!-- Spring AI 核心依赖 -->
9
        <dependency>
10
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
11
            <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
12
            <version>${spring-ai.version}</version>
13
        </dependency>
14
        <!-- Spring AI OpenAI 集成依赖-->
15
        <dependency>
16
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
17
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
18
            <version>${spring-ai.version}</version>
19
        </dependency>
20
        <!-- Spring AI Spring Boot 自动配置依赖-->
21
        <dependency>
22
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
23
            <artifactId>spring-ai-spring-boot-autoconfigure</artifactId>
24
            <version>${spring-ai.version}</version>
25
        </dependency>
26
        <!-- Spring AI MCP Server 相关依赖 -->
27
        <dependency>
28
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
29
            <artifactId>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter</artifactId>
30
            <version>${spring-ai.version}</version>
31
        </dependency>

1
<!--因为这些包比较新，如果下不到，就要配置这些仓库-->
2
<repositories>
3
    <repository>
4
        <id>spring-milestones</id>
5
        <name>Spring Milestones</name>
6
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
7
        <snapshots>
8
            <enabled>false</enabled>
9
        </snapshots>
10
    </repository>
11
    <repository>
12
        <id>spring-snapshots</id>
13
        <name>Spring Snapshots</name>
14
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
15
        <releases>
16
            <enabled>false</enabled>
17
        </releases>
18
    </repository>
19
    <repository>
20
        <name>Central Portal Snapshots</name>
21
        <id>central-portal-snapshots</id>
22
        <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
23
        <releases>
24
            <enabled>false</enabled>
25
        </releases>
26
        <snapshots>
27
            <enabled>true</enabled>
28
        </snapshots>
29
    </repository>
30
</repositories>

关键点

SpringBoot 3
SpringAi 1.0.0-M6 (其他版本好像有一些奇怪的问题，这个版本是正常的)
JDK 17 +

1.2 核心配置，需使用deepseek-chat模型，其他模型暂不支持工具调用#

1
# Anthropic 聊天服务配置
2
spring:
3
  ai:
4
    anthropic:
5
      chat:
6
        enabled: false  # 禁用 Anthropic 聊天服务
7

8
    # MCP 服务配置
9
    mcp:
10
      server:
11
        enabled: true       # 启用 MCP 服务
12
        name: mcp-demo-server  # 设置 MCP 服务名称为 mcp-demo-server
13
        version: "1.0.0"      # 设置 MCP 服务版本为 1.0.0
14
        type: SYNC         # 设置 MCP 服务类型为同步(SYNC)模式
15
        sse-message-endpoint: /mcp/message  # 设置 SSE(服务器发送事件)消息端点
16
        stdio: false       # 禁用标准输入输出模式
17

18
    # OpenAI 相关配置
19
    openai:
20
      chat:
21
        enabled: true     # 启用 OpenAI 聊天服务
22
        options:
23
          model: deepseek-chat  # 设置聊天模型为 deepseek-chat
24
      base-url: https://api.deepseek.com  # 设置 OpenAI API 的基础 URL(此处指向 deepseek 的 API)
25
      api-key: sk-2290e6*********dd225  # 设置 OpenAI API 密钥(部分隐藏)
26
      embedding:
27
        enabled: false  # 禁用 OpenAI 的嵌入功能

二、MCP Server配置#

2.1 工具函数实现#

2.1.1 用户查询工具#

1
@Service
2
@Slf4j
3
public class SysUserService {
4

5
    @Autowired
6
    private SysUserMapper sysUserMapper;
7

8

9
    public SysUserService() {
10
        System.out.println("SysUserService 实例已创建");
11
    }
12

13
    @Tool(name = "queryUserListByName", description = "根据用户姓名模糊查询用户信息")
14
    public List<SysUserVo> queryUserListByName(@ToolParam(description = "用户姓名") String name) {
15
        LambdaQueryWrapper<SysUser> wrapper = Wrappers.lambdaQuery();
16
        wrapper.like(SysUser::getNickName, name);
17
        List<SysUser> sysUsers = sysUserMapper.selectList(wrapper);
18
        List<SysUserVo> sysUserVos = BeanUtil.copyToList(sysUsers, SysUserVo.class);
19
        return sysUserVos;
20
    }
21

22
}

2.1.2 商品查询工具#

1
@Service
2
public class KjGoodsService  {
3
    @Autowired
4
    private KjGoodsMapper kjGoodsMapper;
5

6
    @Tool(name = "queryGoodsListByName", description = "根据商品名称和商户名称查询商品信息")
7
    public List<KjGoods> queryGoodsListByName(@ToolParam(description = "商品名称") String goodsName,@ToolParam(description = "商户名称") String merchantName) {
8
        if (merchantName != null) {
9
            return kjGoodsMapper.queryGoodsListByName(goodsName, merchantName);
10
        }
11
        return null;
12
    }
13

14

15

16
    @Tool(name = "queryGoodsListByPage", description = "根据条件分页查询商品信息")
17
    public IPage<GoodsVo> queryGoodsListByPage(@ToolParam(description = "分页信息") Page<KjGoods> page, @ToolParam(description = "商品名称") String goodsName, @ToolParam(description = "商户名称") String merchantName){
18
        IPage<KjGoods> kjGoodsIPage = kjGoodsMapper.queryGoodsListByPage(page, goodsName, merchantName);
19
        List<KjGoods> kjGoods = kjGoodsIPage.getRecords();
20
        Page<GoodsVo> result = new Page<>();
21
        List<GoodsVo> goodsVos = BeanUtil.copyToList(kjGoods, GoodsVo.class);
22
        result.setRecords(goodsVos);
23
        return result;
24
    }
25

26
}

2.2 工具回调注册#

注意这边因为注册了2个，所以需要设置别名，如果是一个的话就不用设置

1
@Configuration
2
@Slf4j
3
public class McpServerConfig {
4

5

6
    /**
7
     * 用户工具回调接口
8
     *
9
     * @param sysUserService sys用户服务
10
     * @return {@link ToolCallbackProvider }
11
     */
12
    @Bean
13
    public ToolCallbackProvider sysUserToolCallbackProvider(SysUserService sysUserService) {
14
        log.info("开始注册工具回调，sysUserService类型: {}", sysUserService.getClass().getName());
15

16
        MethodToolCallbackProvider provider = MethodToolCallbackProvider.builder()
17
                .toolObjects(sysUserService)
18
                .build();
19
        provider.getToolCallbacks();
20
        if (provider.getToolCallbacks().length == 0) {
21
            log.warn("没有找到任何可注册的工具方法！请检查sysUserService的方法是否满足条件");
22
        } else {
23
            Arrays.stream(provider.getToolCallbacks())
24
                    .forEach(tool -> log.info("注册的工具: {} 描述 ：{})",
25
                            tool.getToolDefinition().name(),
26
                            tool.getToolDefinition().description()));
27
        }
28

29
        return provider;
30
    }
31

32
    /**
33
     * 商品工具回调接口
34
     *
35
     * @param kjGoodsService kj商品服务
36
     * @return {@link ToolCallbackProvider }
37
     */
38
    @Bean
39
    public ToolCallbackProvider goodsToolCallbackProvider(KjGoodsService kjGoodsService) {
40
        log.info("开始注册工具回调，kjGoodsService: {}", kjGoodsService.getClass().getName());
41

42
        MethodToolCallbackProvider provider = MethodToolCallbackProvider.builder()
43
                .toolObjects(kjGoodsService)
44
                .build();
45
        provider.getToolCallbacks();
46
        if (provider.getToolCallbacks().length == 0) {
47
            log.warn("没有找到任何可注册的工具方法！请检查kjGoodsService的方法是否满足条件");
48
        } else {
49
            Arrays.stream(provider.getToolCallbacks())
50
                    .forEach(tool -> log.info("注册的工具: {} 描述 ：{})",
51
                            tool.getToolDefinition().name(),
52
                            tool.getToolDefinition().description()));
53
        }
54

55
        return provider;
56
    }
57

58
}

三、ChatClient 配置#

3.1 客户端构建#

1
@Configuration
2
public class ChatClientConfig {
3

4

5
    /**
6
     * 配置ChatClient，注册系统指令和工具函数
7
     */
8
    @Bean
9
    public ChatClient userChatClient(ChatClient.Builder builder, @Qualifier("sysUserToolCallbackProvider") ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) {
10
        return builder
11
                .defaultSystem("你是一个用户信息管理助手，可以帮助用户查询用户信息。" +
12
                        "你可以根据用户姓名模糊查询用户信息、根据条件分页查询用户信息。" +
13
                        "回复时，请使用简洁友好的语言，并将用户信息整理为易读的格式。")
14
                // 注册工具方法
15
                .defaultTools(toolCallbackProvider)
16
                .build();
17
    }
18
    /**
19
     * 配置ChatClient，注册系统指令和工具函数
20
     */
21
    @Bean
22
    public ChatClient goodsChatClient(ChatClient.Builder builder, @Qualifier("goodsToolCallbackProvider") ToolCallbackProvider toolCallbackProvider) {
23
        return builder
24
                .defaultSystem("你是一个商品信息管理助手，可以帮助用户查询商品信息。" +
25
                        "你可以根据商品姓名模糊查询商品信息、根据条件分页查询商品信息。" +
26
                        "回复时，请使用简洁友好的语言，并将商品信息整理为易读的格式。")
27
                // 注册工具方法
28
                .defaultTools(toolCallbackProvider)
29
                .build();
30
    }
31
}

四、API接口实现#

4.1 控制器层#

1
@RestController
2
@RequestMapping("/api/chat")
3
public class ChatController {
4

5
    @Autowired
6
    private ChatClient userChatClient;
7
    @Autowired
8
    private ChatClient goodsChatClient;
9

10

11
    @PostMapping("/user")
12
    public ResponseEntity<ChatResponse> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
13
        try {
14
            // 创建用户消息
15
            String userMessage = request.getMessage();
16

17
            // 使用流式API调用聊天
18
            String content = userChatClient.prompt()
19
                    .user(userMessage)
20
                    .call()
21
                    .content();
22

23
            return ResponseEntity.ok(new ChatResponse().setContent(content));
24
        } catch (Exception e) {
25
            e.printStackTrace();
26
            return ResponseEntity.ok(new ChatResponse("处理请求时出错: " + e.getMessage()));
27
        }
28
    }
29

30
    @PostMapping("/goods")
31
    public ResponseEntity<ChatResponse> goodsChat(@RequestBody ChatRequest request) {
32
        try {
33
            // 创建用户消息
34
            String userMessage = request.getMessage();
35

36
            // 使用流式API调用聊天
37
            String content = goodsChatClient.prompt()
38
                    .user(userMessage)
39
                    .call()
40
                    .content();
41

42
            return ResponseEntity.ok(new ChatResponse().setContent(content));
43
        } catch (Exception e) {
44
            e.printStackTrace();
45
            return ResponseEntity.ok(new ChatResponse("处理请求时出错: " + e.getMessage()));
46
        }
47
    }
48
}

启动后会显示注册的工具#

五、功能验证#

5.1 测试案例#

示例1：帮我查询叫王xx的人

示例2：技术部有少个人，查到前2个人的信息给我

示例3：帮我查询快进商店体验店的可口可乐500ml多少钱

示例4：帮我查询快进商店体验店的可乐第二页，每页5条数据

示例5：帮我查询快进商店体验店的有多少种可乐

代码流程

六、技术要点解析#

工具动态注册机制 通过MethodToolCallbackProvider实现Spring Bean方法的自动发现，运行时动态注册工具函数
国产模型适配 通过修改base-url实现对DeepSeek的适配，保持与OpenAI API兼容
上下文管理 defaultSystem指令确保大模型始终遵守预设的业务规则

参考资料：#

SpringBoot整合MCP，支持使用国产大模型DeepSeek，通过MCP让DeepSeek来帮你查询数据库 - 掘金

对话即服务：Spring Boot整合MCP让你的CRUD系统秒变AI助手-腾讯云开发者社区-腾讯云

把SpringBoot项目改造成MCP Server非常简单 - 知乎

Grok