MCP是什么？我们能用MCP做什么呢？

最近在研究Model Context Protocol（MCP），这个由Anthropic在2024年推出的开源协议让我眼前一亮。它试图解决AI模型与外部工具交互的痛点，感觉就像给AI装了个“万能接口”。作为Java开发者，我花了不少时间研究它的理论基础，还动手写了一些MCP服务器的代码，结合实际案例总结了点心得。下面就从我的视角，聊聊MCP的理论、Java实现，以及一些让我印象深刻的案例。

1. MCP的理论：我怎么理解它的设计

1.1 为什么需要MCP？

我第一次接触MCP，是在公司的一个项目里，我们想让内网部署的DeepSeek直接从内部数据库拉数据做分析。结果发现，每个AI模型和工具的对接都得重新写接口，费时费力不说，维护起来更是头大。比如，DeepSeek要调GitLab的API查代码提交记录，就得单独写一堆适配代码；换个其他的开源大模型，又得重来。这就是所谓的“M×N”问题，模型和工具的组合太多，开发成本直线上升。

MCP的出现让我觉得是个解法。它就像USB-C，定了个标准协议，让AI模型（客户端）和各种工具（服务器）能用统一的方式通信。理论上，只要工具支持MCP，任何模型都能直接用，省去了重复开发的麻烦。我觉得这思路特别聪明，特别符合“一次开发，多次复用”的工程哲学。

1.2 MCP的核心设计

MCP的架构在我看来是个客户端-服务器模型，核心是用JSON-RPC把AI模型和外部工具连起来。它的几个关键点让我印象深刻：

客户端：跑在AI应用里（比如Claude Desktop），负责发请求、收响应，还得跟模型的上下文打交道。
服务器：提供具体功能，比如读文件、查数据库，或者调用外部API。服务器还能支持同步和异步操作，灵活性挺高。
通信方式：默认用STDIO（标准输入输出）或者HTTP SSE（服务器推送事件），简单直接，适合快速集成。
功能模块：
- 工具：AI可以调用的函数，比如查数据、跑计算。
- 资源：提供上下文数据，比如文件内容或数据库记录。
- 提示模板：预定义的指令，帮AI更精准地完成任务。

我特别喜欢MCP的标准化设计。它把AI和工具的交互抽象成了一套协议，开发者只需要按规范写好服务器，模型就能无缝对接。安全性上，MCP也考虑了权限控制，比如用OAuth 2.0来限制工具访问，挺贴合企业场景的。

1.3 理论上的优缺点

MCP的理论优势在我看来很明显：

省事：以前得为每个模型和工具写接口，现在一个MCP服务器就能支持多个模型，开发量从“M×N”降到“M+N”。
上下文增强：AI模型可以动态拉外部数据，比如实时查数据库或者调API，摆脱了静态训练数据的限制。
社区驱动：MCP是开源的，社区贡献了大量工具和服务，生态发展很快。

不过，我也觉得MCP有些地方还不够成熟。比如，协议刚推出没多久，细节还在完善，高并发场景下的性能优化也需要更多实践。另外，安全性是个大问题，工具调用如果没控制好，可能会导致数据泄露。这些都是我后续想重点关注的方向。

2. 用Java实现MCP：我的实践过程

Java是我最熟悉的语言，生态成熟，Spring框架用起来也顺手。Anthropic提供了Java的MCP SDK（io.modelcontextprotocol.sdk:mcp），让我能快速上手写MCP服务器。以下是我一步步实现的体会。

2.1 Java MCP SDK的结构

SDK的设计让我觉得很直观，分了几层：

客户端/服务器层：McpClient和McpServer处理协议逻辑，支持同步和异步调用。
会话层：McpSession管会话状态，保证消息不乱序。
传输层：支持STDIO和HTTP SSE，JSON-RPC负责序列化。Spring用户还能用mcp-spring-webflux模块，集成更方便。

我用Spring Boot多一些，结合WebFlux可以轻松搞定高并发的MCP服务器。

2.2 动手写个MCP服务器

为了搞清楚MCP怎么用，我写了个简单的MCP服务器，功能是让AI查询课程信息。过程大概是这样的：

加依赖：

在Maven里加了SDK依赖：

<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp-spring-webflux</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

写工具类：

我定义了个CourseService，提供两个工具：查所有课程和按标题查单个课程。用Spring AI的@Tool注解，代码很简洁：

@Service
public class CourseService {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CourseService.class);
    private List<Course> courses = new ArrayList<>();

    @Tool(name = "get_courses", description = "Get a list of courses")
    public List<Course> getCourses() {
        log.info("Fetching all courses");
        return courses;
    }

    @Tool(name = "get_course", description = "Get a course by title")
    public Course getCourse(String title) {
        log.info("Fetching course with title: {}", title);
        return courses.stream()
            .filter(course -> course.title().equals(title))
            .findFirst()
            .orElse(null);
    }

    @PostConstruct
    public void init() {
        courses.addAll(List.of(
            new Course("Spring Boot Tutorial", "https://example.com/spring-boot"),
            new Course("Java MCP Server", "https://example.com/mcp-java")
        ));
    }
}

配置MCP服务器：

用Spring Boot启动服务器，注册工具，选STDIO作为传输协议：

@SpringBootApplication
public class McpServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public McpServer mcpServer(CourseService courseService) {
        return new McpServerBuilder()
            .transport(new StdioServerTransportProvider(new ObjectMapper()))
            .tool(courseService.getCourses())
            .tool(courseService.getCourse())
            .build();
    }
}

测试：

我在Claude Desktop里连上这个服务器（localhost:8080），用自然语言问：“给我个Java课程”，Claude直接调用get_course工具，返回了课程信息。整个过程让我觉得MCP的集成真的很顺畅。

2.3 优化心得

写完代码后，我试着优化了下性能和安全性：

性能：用Spring WebFlux的反应式编程，处理高并发请求很给力。我还调了下线程池大小，尽量让IO密集型任务不堵塞。
安全：加了Spring Security，配置了OAuth 2.0认证，确保只有授权的AI模型能调用工具。这点在企业场景特别重要。

3. 看到的几个牛掰案例

MCP虽然刚出来，但有些团队已经用Java整出了很酷的应用。我挑了几个让我印象深刻的案例，分享下：

3.1 公司内部文档查询

比如Github有个项目，用MCP连Claude到内部Elasticsearch知识库，员工可以用自然语言查合规文档。用Spring Data Elasticsearch写了MCP服务器，定义了个search_documents工具，支持模糊查询和分页。安全上用Spring Security加了OAuth认证，确保敏感数据不泄露。

效果让我挺惊讶。员工直接在Claude Desktop里问“最近的合规政策”，就能秒出结果，比以前翻文档快了许多。MCP的接口统一，哪怕接了个内部ChatGPT模型，基本不用改代码，直接复用，省了不少事。

3.2 代码仓库管理

有个开源社区的团队用MCP连GitLab，做了个AI助手，帮开发者自动查提交记录、提PR。他们用Java MCP SDK写了服务器，集成了GitLab API，工具包括list_commits和submit_pr。传输用HTTP SSE，实时性很好。

我试了下他们的VS Code插件，在IDE里直接说“帮我看最近的提交”，AI就返回了commit列表，点一下还能直接跳到代码。MCP的工具发现功能让我印象深刻，AI能自动知道有哪些工具可以用，省了我手动配置的麻烦。

3.3 实时销售分析

还有个电商公司的案例，他们用MCP服务器连PostgreSQL数据库，让AI做动态定价。服务器用Spring Boot写的，工具是get_sales_data，能查指定商品的实时销售数据。结合WebFlux，查询响应时间控制在毫秒级。

我看了他们的分享，觉得MCP在大数据场景真挺强。AI可以直接根据销售趋势调价格，效率高得惊人。而且他们的服务器支持多租户，多个AI代理同时查数据也没问题。这让我对MCP的扩展性更有信心。

4. 我的思考：MCP的未来

用了MCP一段时间，我觉得它潜力很大，但也有点需要改进。性能上，JSON-RPC的序列化开销在超高并发场景下有点明显，后面可能得优化下协议，或者支持更轻量的格式。安全方面，社区里有些服务器实现不够严谨，我看到过报告说有少量的服务器有凭据暴露问题，有少量服务器有工具投毒风险。Java开发者用Spring Security能解决不少问题，但得更小心配置。

MCP的生态让我挺兴奋，我觉得未来MCP可能会成为AI工具交互的标准，就像HTTP之于Web。