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参考 ：(2 封私信) AI是如何确定应使用的MCP Server的? - 知乎

MCP的全称是模型上下文协议（Model Context Protocol），是由Anthropic推出的一种开放标准协议。其设计目的在于让大型语言模型（LLMs）能够与外部的数据源和工具实现无缝交互。MCP就像是为AI提供了一个“通用插头”，使得这些智能模型可以像我们使用USB接口一样，轻松连接到各种不同的设备和服务上。

MCP Server Boot Starter :: Spring AI Reference

GitHub - spring-projects/spring-ai-examples

MCP允许AI模型通过标准化的方式连接到外部数据源或服务（比如天气API、数据库查询等）。

Spring MCP Server

Spring MCP Server 提供了三种不同的模式：

• • Standard Input/Output (STDIO) - spring-ai-starter-mcp-server
• • Spring MVC (Server-Sent Events) - spring-ai-starter-mcp-server-webmvc
• • Spring WebFlux (Reactive SSE) - spring-ai-starter-mcp-server-webflux

• •Standard MCP Server适合简单的本地开发和单进程通信。
• •WebMVC Server Transport适合传统的基于 Servlet 的 Web 应用，支持同步模式。
• •WebFlux Server Transport适合高性能、高并发的响应式应用，支持异步模式。

WebFlux Server Transport

• •核心功能：WebFlux Server Transport 是基于 Spring WebFlux 的服务器实现。它提供了响应式 SSE 支持，能够处理高并发的异步流式数据。
• •适用场景：适合需要高性能、非阻塞 I/O 的现代响应式应用，特别是在处理大量并发连接时表现出色。
• •特点：
  • • 基于响应式编程模型，支持非阻塞操作。
  • • 提供响应式的 SSE 端点，客户端可以通过text/event-stream协议与服务器进行流式交互。
  • • 支持异步模式，适合需要高并发和低延迟的应用。

GitHub - spring-projects/spring-ai-examples

打开项目后，我们先运行 McpServerApplication.java

然后运行测试文件 ClientSse.java ，可以看到终端返回了天气信息。

Dify MCP客户端是指在Dify平台上通过插件安装的能够调用MCP Server的工具。具体来说：

• Dify MCP客户端是指Dify平台上的插件，这些插件允许Dify作为客户端与MCP Server进行交互。

• 它们包括Agent策略和MCP SSE / StreamableHTTP插件，其中Agent策略支持MCP工具，而MCP SSE / StreamableHTTP插件则用于处理基于HTTP和SSE协议的MCP请求。

• 通过安装这些插件，Dify可以轻松地将任何MCP Server配置为工具，从而调用这些服务中的功能或数据。

这个客户端插件的存在，使得Dify能够与遵循MCP协议的外部服务无缝对接，扩展其功能并利用更多外部资源。

Dify 暂时未使用

参考：必看！SpringAI轻松构建MCP Client-Server架构-腾讯云开发者社区-腾讯云

STDIO是Standard Input/Output（标准输入/输出）的缩写。

在spring-ai-starter-mcp-client这个上下文中，支持STDIO意味着该客户端可以通过进程的标准输入（stdin）和标准输出（stdout）流与另一个进程进行通信。

具体来说：

1. 通信方式：它不依赖于网络（如 HTTP），而是通过操作系统提供的标准输入输出流。通常，一个进程（比如你的 Spring Boot 应用）会启动另一个进程（比如一个实现了 MCP 协议的本地工具或服务），然后通过读取该子进程的stdout来接收数据，并通过向其stdin写入数据来发送指令。
2. 应用场景：这种方式常用于与本地运行的、命令行工具风格的进程进行集成。例如，你的 Spring Boot 应用启动一个 Python 脚本，这个脚本负责与某个 AI 模型交互，两者之间通过STDIO传递 JSON 格式的请求和响应。
3. 优点：
   • 简单高效：对于本地进程间通信（IPC），STDIO通常比网络通信开销更小。
   • 易于集成：很多脚本语言（Python, Node.js 等）编写的工具天然支持从stdin读取输入并输出到stdout，便于与主应用集成。
   • 跨语言：只要子进程能处理STDIO流，就可以用任何语言编写。
4. 与 HTTP/SSE 的对比：
   • HTTP/SSE(Server-Sent Events) 是基于网络的通信，适用于远程服务或需要通过网络 API 访问的场景。
   • STDIO是基于本地进程管道的通信，适用于与同一台机器上运行的辅助进程协作。

总结： 在spring-ai-starter-mcp-client中，STDIO支持允许你的 Spring Boot 应用通过标准输入输出流，与一个本地运行的、实现了 MCP (Model Context Protocol) 的进程进行通信，为集成本地 AI 工具或代理提供了一种轻量级、高效的途径。

参考 SpringAI系列---【MCP协议与AI Agent技术解析】 - 少年攻城狮 - 博客园

一、核心概念与角色定位

1. MCP协议（Model Context Protocol）

• 定义：由Anthropic提出的开放协议，标准化AI模型与外部系统的交互接口
• 三大核心特性：
  • 🌀 动态服务发现：自动识别可用设备与服务
  • 🧩 协议统一化：屏蔽不同品牌设备的API差异
  • 🔄 双向通信：支持状态监控与实时控制

2. AI Agent（智能代理）

• 本质：具备自主决策能力的AI程序
• 核心能力：
  • 上下文感知（用户习惯/环境状态）
  • 多目标优化（舒适度 vs 节能）
  • 异常自愈（设备故障自动切换）

3. FunctionCall（函数调用）

• 传统模式：硬编码调用特定设备API
• 典型缺陷：
  • 🔗 设备强耦合（更换品牌需重构代码）
  • 📉 扩展性差（新增设备需修改逻辑）

4. Spring AI

• 定位：企业级AI应用开发框架
• 核心价值：
  • 🛠️ 封装MCP协议实现细节
  • 🔒 提供安全审计与权限控制
  • 📈 支持高并发设备管理

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MCP 协议深度讲解

口径来源：MCP 官方规范 2026-07-28 版 + 平台落地对照。

一、MCP 一句话定义

MCP（Model Context Protocol）= 给「AI 用工具」定的 USB 标准。

它让 AI 应用能以统一协议连接外部数据源和工具，不管对方是数据库、API、文件系统还是本地脚本。就像 USB 让所有外设插上就能用，MCP 让所有工具服务器接上就能被 AI 调用。

二、三个核心角色

MCP 是Host → Client → Server三层架构：

text

┌─────────────────────────────────────────┐ │ Host（AI 应用） │ │ 例：VS Code Copilot / 你的平台 │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Client A │ │ Client B │ ← 连接器 │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ └────────┼──────────────┼──────────────────┘ │ │ ▼ ▼ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ Server A │ │ Server B │ ← 工具/数据提供方 │ 数据库 │ │ 文件系统 │ └──────────┘ └──────────┘

三、Server 能提供三种能力

MCP Server 向 Client 暴露三类功能：

你当前只用了Tools这一种，这是最核心也最常用的能力。

四、Tools 的协议细节

4.1 两个核心方法

4.2 工具定义长什么样

json

{ "name": "searchFlights", "description": "Search for available flights", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "origin": { "type": "string", "description": "出发城市" }, "destination": { "type": "string", "description": "到达城市" }, "date": { "type": "string", "format": "date" } }, "required": ["origin", "destination", "date"] } }

inputSchema用 JSON Schema 描述参数，默认 dialect 是 2020-12。

4.3 调用返回什么

json

{ "content": [ { "type": "text", "text": "找到 3 个航班..." } ] }

也可以返回structuredContent（结构化 JSON），适合机器消费。

五、Tools 的安全机制（官方强调）

MCP 官方规范把Tool Safety列为三大安全原则之一：

Tools 代表任意代码执行，必须谨慎对待。

官方建议的管控手段：

你的三道安全闸（重名先注册者胜 / 占名遮蔽 / skill 白名单）是在 MCP 官方建议之上的平台侧加固，MCP 协议本身不规定这些。

六、协议版本与传输的重要变化

6.1 最新版是「无状态」的

2026-07-28 版做了一个重大变更：从有状态连接改为无状态、自包含请求。

新版每个请求通过_meta字段携带协议版本和客户端能力：

json

{ "jsonrpc": "2.0", "id": "1", "method": "tools/call", "params": { "_meta": { "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28", "io.modelcontextprotocol/clientInfo": { "name": "polaris", "version": "1.0" }, "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {} } } }

6.2server/discover新方法

服务端必须实现server/discover，让客户端在发任何其他请求前查询服务端支持的版本、能力和身份：

json

// 请求 { "method": "server/discover" } // 响应 { "supportedVersions": ["2026-07-28"], "capabilities": { "tools": {} }, "_meta": { "io.modelcontextprotocol/serverInfo": { "name": "drawing-serve" } } }

6.3 你当前用的 SSE 是什么版本

你平台用的是SSE + initialize 握手 + Mcp-Session-Id，这是2025-06-18 或 2025-11-25 版的形态。在 2026-07-28 版中，SSE 和会话已被移除。

对你的影响：

• 只在内网自用：当前能跑，但未来升级 MCP SDK 时需要迁移

• 要对接外部生态：外部 MCP server 可能已在往无状态模式演进

七、MCP 的「扩展」机制

MCP 除了核心协议，还定义了可选扩展，需双方在初始化时显式协商支持：

你的平台未使用这些扩展，但 Tasks 扩展与你的「有界多轮编排」方向有潜在对齐空间。

八、MCP 与 A2A 的官方分工

MCP 官方定位是AI 应用 ↔ 外部工具/数据的标准化连接。A2A 官方定位是Agent ↔ Agent的任务级互通。两者互补，不冲突：

九、一句话总结

MCP = AI 用工具的 USB 标准。三角色（Host / Client / Server），三能力（Tools / Resources / Prompts），核心方法tools/list+tools/call，默认 JSON Schema 2020-12 校验。最新 2026-07-28 版移除会话和 SSE，改为无状态自包含请求 +server/discover。你当前用的是 2025 版 SSE 形态，内网够用，对接外部生态时需关注迁移。