Spring AI使用tool Calling和MCP的示例详解_Java

深入探索 spring ai

spring ai版本1.0.0.m6

在人工智能与软件开发深度融合的时代，spring ai 作为一个强大的框架，持续为开发者提供着高效且便捷的工具，以实现与大语言模型（llm）的无缝交互。spring ai 的最新版本引入了一系列令人瞩目的特性，其中 function calling 到 tool calling 的转换以及模型上下文协议（mcp）的应用，标志着该框架在 ai 集成领域的又一次重大飞跃。

聊天接口示例

在今天的内容之前我们回忆下如何使用springai实现一个简单的聊天接口，使用千问api实现聊天功能：

添加依赖

<dependency>
    <groupid>com.alibaba.cloud.ai</groupid>
    <artifactid>spring-ai-alibaba-starter</artifactid>
</dependency>

配置

spring:
  ai:
    ## alibaba
    dashscope:
      api-key: ${dash_scope_api_key}
      chat:
        enable: true
        options:
          model: qwen-max

实现

@bean
public chatclient chatclient(chatclient.builder chatclientbuilder) throws ioexception {
    var chatclient = chatclientbuilder
            .defaultsystem("you are a helpful assistant.")
            .defaultadvisors(new simpleloggeradvisor()) // log
            .build();
    return chatclient;
}
/**
 * 调用
 * @param message
 * @return
 */
public string completion(string message) {
    return chatclient
            .prompt().user(message)
            .call().content();
}

当进行下面的提问时：

现在北京时间几点了？

很遗憾，我无法直接获取实时的北京时间。你可以查看设备上的时间或者通过网络搜索来获取准确的北京时间。如果你使用的是电脑或手机，通常在屏幕的一角会显示当前的时间。

function calling

在早期的 ai 交互中，function calling 是一种常见的机制，允许模型在生成回复时调用外部函数以获取额外信息。然而，这种方式在扩展性和灵活性上存在一定的局限性。而 spring ai 最新版本引入的 tool calling 则是对 function calling 的进一步演进。tool calling 将函数调用抽象为工具调用，将工具视为可复用的资源，模型可以根据需求动态调用这些工具，以完成更复杂的任务。在新版本中已经被改为tool calling。

工具主要用于：

信息检索

此类工具可用于从外部来源（例如数据库、web 服务、文件系统或 web
搜索引擎）检索信息。其目标是增强模型的知识，使其能够回答原本无法回答的问题。因此，它们可用于检索增强生成 (rag)
场景。例如，可以使用工具检索给定位置的当前天气、检索最新新闻文章或查询数据库中的特定记录。

采取行动

此类别中的工具可用于在软件系统中采取行动，例如发送电子邮件、在数据库中创建新记录、提交表单或触发工作流。其目标是自动化原本需要人工干预或明确编程的任务。例如，可以使用工具为与聊天机器人交互的客户预订航班、在网页上填写表单，或在代码生成场景中基于自动化测试 (tdd) 实现 java 类。

尽管我们通常将工具调用称为模型功能，但实际上工具调用逻辑是由客户端应用程序提供的。模型只能请求工具调用并提供输入参数，而应用程序负责根据输入参数执行工具调用并返回结果。

spring ai 提供了便捷的 api 来定义工具、解析来自模型的工具调用请求以及执行工具调用。

为了解决上面关于时间问题的解决方案，我们可以定义一个工具，并嵌入到模型中…

public class timetools {
    private static final logger logger = loggerfactory.getlogger(timetools.class);
    @tool(description = "get the time of a specified city.")
    public string getcitytimemethod(@toolparam(description = "time zone id, such as asia/shanghai") string timezoneid) {
        logger.info("the current time zone is {}", timezoneid);
        return string.format("the current time zone is %s and the current time is " + "%s", timezoneid, zoneutils.gettimebyzoneid(timezoneid));
    }
}

public chatclient chatclient(chatclient.builder chatclientbuilder) throws ioexception {
    // ...
    chatclientbuilder.defaulttools(timetool);
    // ...
}

function calling实现了大语言模型（llm）与外部函数或工具进行交互的能力。这一机制赋予了 ai 系统更强大的功能和灵活性，使其能够处理更加复杂和动态的任务。

注意不是所有模型都支持functioncalling

mcp

mcp（model context protocol，模型上下文协议）是的一种开放协议，旨在统一大语言模型（llm）与外部数据源、工具和服务之间的交互标准，推动 ai 应用的标准化和去中心化发展。
mcp 提供了一种统一的接口，使得不同的工具和服务可以以标准化的方式与模型进行交互。

核心功能

标准化交互
mcp 提供了一套通用的通信协议、数据格式和规则，使 llm 能够以统一的方式与外部资源（如数据库、api、文件系统等）进行交互，无需为每个工具单独开发适配接口。
增强模型能力
通过 mcp，llm 可以动态调用外部工具或数据源，例如实时获取天气信息、查询数据库、调用第三方服务等，从而扩展模型的功能边界。
安全与合规
mcp 内置了安全机制，确保数据传输的安全性，并支持细粒度的权限控制，避免数据泄露和滥用。
降低开发成本
开发者无需重复造轮子，可直接基于 mcp 协议构建 ai 应用，显著减少开发时间和成本。

在1.0.0-m6版本中引入了mcp，使得可以基于spring ai实现各种扩展

此时聊天应用作mcp服务的调用者，也就是客户端，需要调用外部的mcp服务，首先对聊天服务改造：

添加必要的依赖：

<dependency>
    <groupid>org.springframework.ai</groupid>
    <artifactid>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactid>
</dependency>

通过配置chatclient完成集成：

    @bean
    public chatclient chatclient(toolcallbackprovider toolsprovider) throws ioexception {
        var chatclient = chatclientbuilder
                // ...
                .defaulttools( toolsprovider.gettoolcallbacks() ) //mcp
                // ...
                .build();
        return chatclient;
    }

springai中，mcp 客户端支持两种传输方式：stdio 和 sse。
标准启动器通过stdio（进程内）和/或sse（远程）传输同时连接到一个或多个 mcp 服务器。sse 连接使用基于 httpclient 的传输实现。每个与 mcp 服务器的连接都会创建一个新的 mcp 客户端实例。

stdio

其实就是通过本地命令进行调用的实现，需要注意的是，返回的数据结果必须遵循mcp规范，我们可以基于spring开发一个可执行的jar程序包，然后由客户端调用。

添加依赖

<dependency>
  <groupid>org.springframework.ai</groupid>
  <artifactid>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactid>
</dependency>

实现tool并注册

@service
public class translationservice {
    @tool(description = "将内容翻译成英文")
    public string translate(string content) {
        return "hello";
    }
}
@bean
public toolcallbackprovider weathertools(translationservice translationservice) {
   return methodtoolcallbackprovider.builder().toolobjects(translationservice).build();
}

添加配置，注意这里要关掉所有日志相关的输出

spring:
   main:
      web-application-type: none
      banner-mode: off
   ai:
      mcp:
         server:
            name: translation-server
            version: 0.0.1
logging:
   level:
      root: off

打包，记得使用spring-boot-maven-plugin插件打包，下面的mcpservers引用的就是这里的jar
修改聊天应用配置，并且重启

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        type: sync
        stdio:
          servers-configuration: classpath:mcp-stdio-servers.json

mcp-stdio-servers.json

{
   "mcpservers": {
      "weather": {
         "command": "java",
         "args": [
            "-dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
            "-dspring.main.web-application-type=none",
            "-dlogging.pattern.console=",
            "-jar",
            "your_jar_path/mcp-stdio-server-1.0.1-snapshot.jar"
         ],
         "env": {}
      }
   }
}

提问: 翻译单词运势

回答：看起来在处理您的请求时发生了一些混淆。单词"运势"的正确英文翻译应为 “fortune” 而非 “hello”。如果您需要关于星座运势的信息，请告诉我您的星座名称。如果是其他类型的运势，请提供更多的细节。

因为我没有实现，全部返回的是hello，看样子模型对我们的结果进一步做了处理

sse

这里提供一个简单的示例，主要实现星座运势获取的mcp，这是一个单独的基于spring开发的应用，与上面的聊天应用隔离：

引入相关依赖

<dependency>
   <groupid>org.springframework.ai</groupid>
   <artifactid>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter</artifactid>
</dependency>

定义tool实现

@service
public class horoscopeservice {
    private string url = "https://apis.tianapi.com/star/index?key=%s&astro=%s";
    private string key = "xx";
    private resttemplate resttemplate = new resttemplate();
    private objectmapper objectmapper = new objectmapper();
    @tool(description = "get constellation fortune by consname")
    public string getfortune(string consname) {
        map map = resttemplate.getforobject(string.format(url, key, consname), map.class);
        try {
            return objectmapper.writevalueasstring(map.get("result"));
        } catch (jsonprocessingexception e) {
            e.printstacktrace();
            return "获取失败："+ e.getmessage();
        }
    }
}

配置文件

spring:
   ai:
      mcp:
         server:
            name: webmvc-mcp-server
            version: 1.0.0
            type: sync
            sse-message-endpoint: /mcp/messages
server:
   port: 8081
   servlet:
      encoding:
         charset: utf-8
         enabled: true
         force: true

启动应用，访问：http://localhost:8081
修改聊天应用配置，并且重启

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        type: sync
        sse:
           connections:
              constellation:
                 url: http://localhost:8081

提问: 白羊座的运势

回答：今天白羊座的运势如下： - 综合指数：80% - 爱情指数：70% - 工作指数：55% - 财运指数：65% - 健康指数：80% - 幸运颜色：蓝色 - 幸运数字：5 - 贵人星座：射手座今日概述：今天你可能会忍不住向另一半抱怨工作上遇到的问题，但这样也会给对方带来困扰。在感情中，要注意不要过多地向对方发泄负面情绪，而应该把温暖和幸福带给他们。

结束语

现阶段的ai技术，恰似一台功能强大却需精心调校的计算机系统。它并非“即插即用”的万能工具，而是需要开发者如同配置硬件般，根据特定业务场景的需求，按需增加“认知模块”与“计算资源”。这种灵活扩展的能力，与模块化计算平台（mcp，modular computing platform）的设计理念不谋而合——通过标准化接口与可组合架构，让ai系统既能像积木般自由拼接算法能力，又能像云计算般弹性调度算力资源。开发者需像搭建乐高城堡般，将自然语言处理、视觉识别、决策推理等模块按需组合，再通过数据管道与反馈机制持续优化，最终让ai在医疗诊断、智能制造、智慧城市等垂直领域中，展现出接近专家水平的场景化智能

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