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第14章 MCP 协议：一个标准打通所有 AI 工具生态
14.1 从 Function Calling 到 MCP：为什么需要协议
上一章讲了 Function Calling，LLM 可以调用你注册的函数。但有个问题：每个 AI 框架的工具注册方式都不一样。你在 Spring AI 里写的工具，LangChain 用不了；你在 OpenAI 注册的函数，换到通义千问又要改格式。
MCP（Model Context Protocol）解决的就是这个问题：定义一个统一的协议标准，让工具提供方只需要实现一次，所有支持 MCP 的 AI 应用都能直接用。
没有 MCP 的世界：
工具A → 适配 Spring AI 格式
工具A → 适配 LangChain 格式
工具A → 适配 OpenAI 格式
（每个工具要适配 N 个框架，N×M 的组合爆炸）
有了 MCP 的世界：
工具A → 实现 MCP Server（一次）
Spring AI → MCP Client ─┐
LangChain → MCP Client ─┤── 都能调用工具A
OpenAI → MCP Client ─┘
（每个工具实现一次，每个框架实现一次，N+M）
14.1.1 MCP 架构全景
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 你的 AI 应用 │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ ChatModel │ │
│ │ (LLM 调用) │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ Function Calling │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ MCP Client │ ← Spring AI 内置 │
│ └──────┬──────┘ │
└─────────┼───────────────────────────────────────────┘
│ JSON-RPC 2.0（stdio / SSE / HTTP）
│
┌─────▼─────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ MCP Server │ │ MCP Server │ │ MCP Server │
│ 文件系统 │ │ 数据库查询 │ │ 企业内部API │
└───────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
14.1.2 MCP 的三种能力
| 能力 | 说明 | 类比 |
|---|---|---|
| Tools | 可调用的函数 | Function Calling 的标准化版本 |
| Resources | 可读取的数据源 | 类似 REST API 的 GET |
| Prompts | 预定义的 Prompt 模板 | 可复用的提示词库 |
14.1.3 MCP 通信方式
三种传输方式：
1. stdio（标准输入输出）
应用 ←→ 子进程（通过 stdin/stdout 通信）
适用：本地工具，如文件系统、命令行工具
2. SSE（Server-Sent Events）
应用 ←→ HTTP 长连接
适用：远程服务，需要流式推送
3. HTTP（Streamable HTTP）
应用 ←→ 标准 HTTP 请求
适用：无状态的远程服务
14.2 实战一：接入社区 MCP Server
MCP 生态已经有大量现成的 Server，直接拿来用。
14.2.1 接入文件系统 MCP Server
// .kiro/settings/mcp.json 或项目配置
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/你的目录"],
"disabled": false
}
}
}
这个 Server 提供了文件读写、目录列表等工具，LLM 可以直接操作文件系统。
14.2.2 在 Spring AI 中编程接入 MCP Server
/**
* 通过 stdio 方式连接 MCP Server
* MCP Server 作为子进程启动，通过标准输入输出通信
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