Spring AI企业级应用实战(6):MCP Client/Server接入、工具发现与生产治理
文章摘要前五篇已经完成DeepSeek接入、统一ChatClient、流式输出、Chat Memory和Tool Calling。本篇把工具能力从本地Java方法扩展到标准MCP体系:使用Spring AI 2.0构建MCP Server,通过@McpTool暴露订单查询能力;在另一个Spring Boot应用中配置MCP Client,将远程工具自动接入ChatClient;最后补齐工具过滤、租户隔离、权限、超时、名称冲突、审计和协议迁移。完成后,业务Agent无需直接依赖订单系统SDK,即可通过标准协议调用企业工具。一、本篇目标最终架构:用户请求 → CustomerAgent → Spring AI ChatClient → ToolCallingAdvisor → MCP ToolCallback → Order MCP Server → Order Service → Database工程拆成两个应用:spring-ai-mcp-order-server spring-ai-enterprise-agentMCP Server负责暴露工具;业务参数校验;资源归属校验;返回结构化结果;工具级