Spring Ai Mcp

Spring AI MCP（Model Context Protocol）

本项目演示如何使用 Spring AI 和 MCP（Model Context Protocol）实现基于聊天的界面，以便与微服务通信。系统允许用户通过自然语言聊天与各种微服务交互，并借助上下文理解和模型驱动的交互，更轻松地跨不同服务执行操作。

项目结构

项目由以下组件构成：

• chat-client：Spring Boot 应用，为用户提供与微服务交互的聊天界面
• person-mcp-service：用于管理人员相关操作的微服务
• account-mcp-service：用于处理账户相关操作的微服务
• transaction-mcp-service：用于处理交易相关操作的微服务

前提条件

• Java 21
• Maven 3.8+
• Spring Boot 3.5.0
• Spring AI 1.0.0

快速开始

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/spring-ai-mcp.git
cd spring-ai-mcp

2. 构建项目：

mvn clean install

3. 启动服务：

# Start each service in separate terminals
mvn spring-boot:run -pl person-mcp-service
mvn spring-boot:run -pl account-mcp-service
mvn spring-boot:run -pl transaction-mcp-service
mvn spring-boot:run -pl chat-client

架构

项目采用微服务架构，其中：

1. 每个微服务（person、account、transaction）都实现了 Model Context Protocol（MCP）
2. 聊天客户端使用 Spring AI 来：
   • 处理自然语言输入
   • 将用户请求转换为合适的模型上下文调用
   • 处理来自微服务的响应
   • 以用户友好的格式呈现结果
   • 在多次交互间保留上下文

功能

• 用于服务交互的自然语言处理
• 适用于所有微服务的统一聊天界面
• 与多个服务实时通信
• 无缝集成新的微服务

使用方法

1. 通过 chat-client 应用访问聊天界面
2. 使用自然语言输入请求
3. 系统将：
   • 解析请求
   • 识别相关微服务
   • 执行必要的操作
   • 以对话形式返回结果

聊天交互示例

以下是与 AI 助手的一些对话示例，展示了 Model Context Protocol 如何通过聊天实现无缝且结合上下文的银行业务操作：

1. 查看个人信息

用户请求查看 John Smith 的个人信息。助手提供了 ID、名和姓。

2. 查询某人的账户

用户请求查看 John Smith 名下的账户。助手列出了所有账户及其余额。

3. 查看账户交易记录

用户请求查看先前列出的账户的交易记录。助手返回账户和交易详情，并保留了之前消息中的上下文。

开发

添加新微服务

1. 在项目中创建新模块
2. 实现 MCP 协议
3. 将模块添加到父级 pom.xml
4. 更新聊天客户端，以处理新服务的操作

配置

每个服务都可以通过各自的 application.properties 或 application.yml 文件进行配置。常见配置包括：

• 服务端口
• 数据库连接
• AI 模型设置
• Model Context Protocol 设置
• 上下文管理参数

贡献

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 将更改推送到分支
5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT License 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。

支持

如需支持，请在 GitHub 仓库中提交 issue，或联系开发团队。