springbootai作为mcpclient使用，使得大模型可以调用mcp server ，我集成了 <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-M6</version> </dependency>这个，往下该怎么做，给出详细代码
时间: 2025-08-27 21:23:48 AIGC 浏览: 28
<think>好的，我现在需要解决用户在Spring Boot项目中集成spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter依赖，并调用MCP Server的问题。首先，我需要回忆一下相关的Spring AI和MCP Client的知识。
根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]，里面提到了spring-ai-starter-mcp-client用于快速集成到chatClient中。而用户需要的是webflux版本的starter，也就是响应式的支持。所以，我需要确定如何添加正确的依赖。
首先，用户需要集成的是webflux版本的客户端，所以应该在pom.xml中添加对应的依赖。正确的依赖应该是spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter，而不是普通的starter。需要检查Maven仓库中的groupId和artifactId是否正确，通常Spring AI的依赖可能是在org.springframework.ai组下，所以需要确认这一点。
接下来，配置部分。根据引用[1]，MCP Server的设置需要配置信息，比如API地址和认证密钥。所以在application.properties或application.yml中，需要设置spring.ai.mcp.client.base-url和api-key。同时，可能还需要指定transport-type为webflux，但根据引用[2]中的描述，可能通过不同的starter自动配置，比如使用webflux的starter会自动配置响应式客户端，所以可能不需要手动指定transport-type。
然后是代码部分。用户需要创建MCP Client的实例，并调用服务。根据引用[2]，McpClientAutoConfiguration会生成McpSyncClient或McpAsyncClient的列表。由于是webflux，应该使用异步、响应式的客户端，比如McpAsyncClient。但用户可能需要通过自动注入的方式获取这些客户端实例。
接着，可能需要创建一个Controller，注入ChatClient，并通过它来调用大模型服务。这里需要确定如何配置ChatClient与MCP Client的集成。根据引用[2]，McpToolCallbackAutoConfiguration在启用时会创建SyncMcpToolCallbackProvider或AsyncMcpToolCallbackProvider，这可能涉及到工具回调的配置，但用户可能只需要基本的调用。
可能的代码示例包括在配置类中定义Bean，或者直接使用自动配置的客户端。例如，使用@RestController，注入McpAsyncClient，然后使用它来发送请求。但需要确认McpAsyncClient的具体方法，比如是否有generate方法或其他方法来处理请求。
另外，请求和响应的DTO也需要定义，比如PromptRequest和AiResponse，这些类需要包含必要的字段，如messages和content。可能需要参考MCP Server的API文档来确定请求体的结构，比如是否使用messages数组，每个消息是否有role和content。
需要注意的是，WebFlux是响应式的，所以返回类型应该是Mono或Flux。在Controller中，处理请求的方法应该返回Mono<ResponseEntity<AiResponse>>，并在内部使用McpAsyncClient的方法，返回Mono类型的结果。
测试部分，可以使用curl命令发送POST请求到/chat接口，请求体包含messages数组，用户的消息内容。预期会得到大模型的响应。
可能遇到的问题包括依赖未正确添加，导致自动配置不生效；配置属性错误，比如base-url不正确；或者请求体的格式不符合MCP Server的要求。需要确保所有配置正确，并且DTO结构与服务器端匹配。
总结步骤：
1. 添加spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter依赖。
2. 配置application.yml中的base-url和api-key。
3. 创建请求和响应DTO。
4. 编写Controller，注入McpAsyncClient并调用其方法。
5. 测试接口。
需要确保代码示例中的类和方法正确，特别是响应式编程的部分，比如使用flatMap来处理异步响应。同时，处理可能的错误情况，比如返回错误状态码。</think>以下是在Spring Boot项目中集成`spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter`并调用MCP Server WebFlux的详细实现步骤：
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### 1. 添加依赖
在`pom.xml`中配置依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version> <!-- 根据实际版本调整 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
```
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### 2. 配置MCP连接
在`application.yml`中配置MCP Server地址和认证信息：
```yaml
spring:
ai:
mcp:
client:
base-url: https://your-mcp-server/api/v1
api-key: YOUR_API_KEY
transport-type: webflux # 声明使用WebFlux通信
```
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### 3. 定义请求/响应DTO
```java
public record McpRequest(String model, List<Message> messages) {
public record Message(String role, String content) {}
}
public record McpResponse(String id, String object, List<Choice> choices) {
public record Choice(int index, Message message) {}
public record Message(String role, String content) {}
}
```
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### 4. 实现调用逻辑
```java
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class McpController {
private final McpAsyncClient mcpAsyncClient;
@Autowired
public McpController(McpAsyncClient mcpAsyncClient) {
this.mcpAsyncClient = mcpAsyncClient;
}
@PostMapping("/chat")
public Mono<ResponseEntity<McpResponse>> generate(@RequestBody McpRequest request) {
return mcpAsyncClient.generate(request)
.map(response -> ResponseEntity.ok().body(response))
.onErrorResume(e -> Mono.just(ResponseEntity
.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
.build()));
}
}
```
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### 5. 调用示例
使用curl测试接口：
```bash
curl -X POST http://localhost:8080/ai/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
]
}'
```
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### 关键实现说明
1. **响应式编程模型**：通过`McpAsyncClient`实现非阻塞IO通信，提升高并发场景下的吞吐量[^2]
2. **自动配置机制**：`spring-ai-mcp-client-webflux-spring-boot-starter`会自动配置`McpAsyncClient` Bean
3. **错误处理**：使用Mono的`onErrorResume`处理异常流
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