9. Spring AI 当中对应 MCP 的操作
9. Spring AI 当中对应 MCP 的操作@
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[*]9. Spring AI 当中对应 MCP 的操作
[*]MCP
[*]问题：
[*]使用
[*]MCP STDIO 输出配置实操
[*]MCP Server
[*]现成共用MCP Server
[*]MCP Client
[*]通过工具
[*]通过 Spring AI 接入 第三方的 MCP Server
[*]使用 Spring AI 接入 自定义MCP Server
[*]MCP SSE 输出配置实操（推荐 Web）
[*]MCP Server
[*]MCP Client
[*]原理
[*]STDIO原理
[*]STDIO源码
[*]MCP鉴权
[*]STDIO
[*]SSE
[*]说明
[*]给 Spring MCP 服务器加上 OAuth2 支持
[*]为MCP Client设置请求头
[*]重写源码
[*]最后：
MCP
问题：
[*]当有服务商需要将tools提供外部使用（比如高德地图提供了位置服务tools， 比如百度提供了联网搜索的tools...）
[*]或者在企业级中， 有多个智能应用，想将通用的tools公共化
怎么办？
可以把tools单独抽取出来， 由应用程序读取外部的tools。 那关键是怎么读呢？ 怎么解析呢？ 如果每个提供商各用一种规则你能想象有多麻烦！ 所以MCP就诞生了， 他指定了标准规则， 以jsonrpc2.0的方式进行通讯。
那问题又来了， 以什么方式通讯呢？ http? rpc? stdio? mcp提供了sse和stdio这2种方式。
使用
Streamable http目前springai1.0版本不支持（因为Streamable http 是 spring ai 1.0 之后说明的） 我们先掌握SSE和STDIO
分别说下STDIO和SSE的方式：
[*]STDIO更适合客户端桌面应用和辅助工具
[*]SSE更适合web应用 、业务有关的公共tools
MCP STDIO 输出配置实操
MCP Server
现成共用MCP Server
现在有很多MCP 服务 给大家提供一个网站：MCP Server（MCP 服务器）
那MCP有了， 怎么调用呢？ 这里介绍2种使用方式：
MCP Client
通过工具
CherryStudio、Cursor 、Claude Desktop、Cline 等等很多， 这里不一一演示， 不会的话自己找个文章， 工具使用都很简单!
以Cline为例： 他是Vscode的插件
[*]安装VSCode
[*]安装插件：
[*]配置cline的模型：
[*]配置cline的mcpserver
{
"mcpServers": {
"baidu-map": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "LEyBQxG9UzR9C1GZ6zDHsFDVKvBem2do"
}
},
"filesystem": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/tuling/Desktop"
]
},
"mcp-server-weather": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"D:\\ideaworkspace\\git_pull\\tuling-flight-booking_all\\mcp-stdio-server\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar"
]
}
}
}
[*]开启cline权限
6.测试：
通过 Spring AI 接入 第三方的 MCP Server
[*]依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>2 配置
spring:
ai:
mcp:
client:
# 连接超时时间设置
request-timeout: 60000
stdio: # 设置 sse 输出方式
# 配置Mcp 方式2： 将 mcp的配置 单独放在一个 Json 文件当中读取，推荐，利用维护
# classpath 是指:项目resources
servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json
# 配置MCP 方式2： 直接将 mcp 配置全局配置文件中（mcp 配置太多不利于维护）
# connections:
# server1:
# command: /path/to/server
# args:
# - --port=8080
# - --mode=production
# env:
# API_KEY: your-api-key
# DEBUG: "true"
[*]mcp-servers-config.json：
获取Baidu地图key: 控制台 | 百度地图开放平台
{
"mcpServers": {
"baidu-map": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "xxxx"
}
},
"filesystem": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/tuling/Desktop"
]
},
"mcp-server-weather": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"D:\\xxx\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar"
]
}
}
}{
"mcpServers": {
// 外部第三方的
"baidu-map": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "xxxx"
}
},
// 外部第三方的
"filesystem": {
"command": "cmd",// 指明使用 cmd 命令执行
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/tuling/Desktop"
]
},
// 自定义的 mcp 服务
"mcp-server-weather": {// 对应的项目名 application的 name
"command": "java", // 指明通过 java 命令执行，java 解析可以直接识别到
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=", // 清空控制台,不然会输入很多信息
"-jar", // -jar 启动 Spring Boot
"D:\\xxx\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar" // 自定义的mcp服务的jar路径
]
}
}
}
[*]绑定到Chatclient
/**
* @description: 智能航空助手:
*/
@RestController
@CrossOrigin
public class OpenAiController {
private final ChatClient chatClient;
public OpenAiController(
DashScopeChatModel dashScopeChatModel,
// 配置引入 外部 mcp tools
ToolCallbackProvider mcpTools) {
this.chatClient =ChatClient.builder(dashScopeChatModel)
.defaultToolCallbacks(mcpTools)// 将外部的 mcop tools 对大模型进行绑定,这里是构造器的绑定，不是单个对话的绑定
.build();
}
@CrossOrigin
@GetMapping(value = "/ai/generateStreamAsString", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> generateStreamAsString(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "讲个笑话") String message) {
Flux<String> content = chatClient.prompt()
.user(message)
.stream()
.content();
returncontent;
}# 调试日志
logging:
level:
io:
modelcontextprotocol:
client: DEBUG
spec: DEBUG使用 Spring AI 接入 自定义MCP Server
创建一个spring ai项目
[*]依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
spring-ai-bom</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>repackage</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
[*]添加工具
@Service
public class UserToolService {
Map<String,Double> userScore = Map.of(
"xushu",99.0,
"zhangsan",2.0,
"lisi",3.0);
@Tool(description = "获取用户分数")
public String getScore(String username) { // 也可以添加上 @ToolParam(description=“” )告诉大模型这个参数的描述是做什么的
if(userScore.containsKey(userName)){
return userScore.get(userName).toString();
}
return "未检索到当前用户"+userName;
}
}
[*]暴露工具
@Bean// 将我们编写的 tools 对外的UserToolService 绑定上去
public ToolCallbackProvider weatherTools(UserToolService userToolService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(userToolService).build();
}
[*]配置
spring:
main:
banner-mode: off
ai:
mcp:
server:
name: my-weather-server
version: 0.0.1# 注意：您必须禁用横幅和控制台日志记录，以允许 STDIO 传输!!工作 banner-mode: off
[*]打包 mvn package
此时target/生成了jar则成功！
[*]在我们需要的用到我们自定义的 mcp 的项目当中，加上我们自行定义的 MCP 服务。如下，我们是将其统一放到了一个配置的 json 文件当中。去了
{
"mcpServers": {
// 外部第三方的
"baidu-map": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "xxxx"
}
},
// 外部第三方的
"filesystem": {
"command": "cmd",// 指明使用 cmd 命令执行
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/tuling/Desktop"
]
},
// 自定义的 mcp 服务
"mcp-server-weather": {// 对应的项目名 application的 name
"command": "java", // 指明通过 java 命令执行，java 解析可以直接识别到
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=", // 清空控制台,不然会输入很多信息
"-jar", // -jar 启动 Spring Boot
"D:\\xxx\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar" // 自定义的mcp服务的jar路径
]
}
}
}MCP SSE 输出配置实操（推荐 Web）
MCP Server
这种方式需要将部署为Web服务
[*]依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
[*]定义外部工具
@Service
public class UserToolService {
Map<String,Double> userScore = Map.of(
"xushu",99.0,
"zhangsan",2.0,
"lisi",3.0);
@Tool(description = "获取用户分数")
public String getScore(String username) {
if(userScore.containsKey(username)){
return userScore.get(username).toString();
}
return "未检索到当前用户";
}
}
[*]暴露工具
@Bean
public ToolCallbackProvider weatherToolCallbackProvider(WeatherService weatherService,
UserToolService userToolService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(userToolService).build();
}
[*]配置（需要用 web 启动）
server:
port: 8088MCP Client
将上面 通过 SSE 方式创建的自定义 MCP Server 配置进来
[*]添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>
[*]配置
spring:
ai:
mcp:
client:
enabled: true
name: my-mcp-client
version: 1.0.0
request-timeout: 30s
type: ASYNC# or SYNC
sse: # 设置 sse 输出方式
connections:
server1:
url: http://localhost:8088
[*]代码
/**
* @author wx:程序员徐庶
* @version 1.0
* @description: 智能航空助手:需要一对一解答关注wx: 程序员徐庶
*/
@RestController
@CrossOrigin
public class OpenAiController {
private final ChatClient chatClient;
public OpenAiController(
DashScopeChatModel dashScopeChatModel,
// 外部 mcp tools
ToolCallbackProvider mcpTools) {
this.chatClient =ChatClient.builder(dashScopeChatModel)
.defaultToolCallbacks(mcpTools)
.build();
}
@CrossOrigin
@GetMapping(value = "/ai/generateStreamAsString", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> generateStreamAsString(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "讲个笑话") String message) {
Flux<String> content = chatClient.prompt()
.user(message)
.stream()
.content();
returncontent;
}原理
[*]STDIO 是基于标准输入\输出流的方式， 需要在MCP 客户端安装一个包（可以是jar包、python包、npm包等..）. 它是“客户端”的MCP Server。
[*]SSE 是基于Http的方式进行通讯， 需要将MCP Server部署为一个web服务. 它是服务端的MCP Server
STDIO原理
很多人不理解stdio到底什么意思， 为什么一定要把stdio server的banner关掉， 还要清空控制台？
[*]首先SpringAi底层会读取到mcp-servers-config.json的信息
[*]然后执行命令（其实聪明的小伙伴早就发现了，mcp-servers-config.json文件中就是一堆shell命令）
[*]怎么执行？ 熟悉java的同学应该知道，java里面有一个对象用于执行命令：
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command("java","-version");
Process process = processBuilder.start();
process.errorReader().lines().forEach(System.out::println);
[*]所以springAi底层相当于读取到信息后， 会通过processBuilder去执行命令
String[] commands={"java",
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"D:\\ideaworkspace\\git_pull\\tuling-flight-booking_all\\mcp-stdio-server\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar"};
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command(commands);
// processBuilder.environment().put("username","xushu");
Process process = processBuilder.start();其实你也完全可以自己通过mcd去执行命令
[*]运行jar -jar mcp-stdio-server.jar
[*]输入{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":"3b3f3431-1","params":{}}
[*]输出tools列表
这就是标准输入输出流! 看到这里你应该知道， 为什么需要-Dlogging.pattern.console= 完全是为了清空控制台，才能读取信息!
所以利用java也是一样的原理：
@Test
public void test() throws IOException, InterruptedException {
String[] commands={"java",
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"D:\\ideaworkspace\\git_pull\\tuling-flight-booking_all\\mcp-stdio-server\\target\\mcp-stdio-server-xs-1.0.jar"};
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command(commands);
processBuilder.environment().put("username","xushu");
Process process = processBuilder.start();
Thread thread = new Thread(() -> {
try (BufferedReader processReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()))) {
String line;
while ((line=processReader.readLine())!=null) {
System.out.println(line);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread.start();
Thread.sleep(1000);
new Thread(() -> {
try {
//String jsonMessage="{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"method\":\"initialize\",\"id\":\"3670122a-0\",\"params\":{\"protocolVersion\":\"2024-11-05\",\"capabilities\":{},\"clientInfo\":{\"name\":\"spring-ai-mcp-client\",\"version\":\"1.0.0\"}}}";
String jsonMessage = "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"method\":\"tools/list\",\"id\":\"3b3f3431-1\",\"params\":{}}";
jsonMessage = jsonMessage.replace("\r\n", "\\n").replace("\n", "\\n").replace("\r", "\\n");
var os = process.getOutputStream();
synchronized (os) {
os.write(jsonMessage.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
os.write("\n".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
os.flush();
}
System.out.println("写入完成！");
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}).start();
thread.join();
/*JSONRPCRequest,
clientInfo=Implementation]]*/
}
[*]通过ProcessBuilder执行命令
[*]通过子线程轮询 process.getInputStream 获取输出流
[*]通过process.getOutputStream(); 进行写入流
所以整个过程是这样的：再回顾上面的图
启动程序--->读取mcpjson--->通过ProcessBuilder启动命令---> 写入初始化jsonrpc---->写入获取tools列表jsonrpc---->请求大模型（携带tools）---->写入请求外部tool的jsonrpc---->获取数据--->发送给大模型---->响应。
STDIO源码
MCP鉴权
在做MCP企业级方案落地时， 我们可能不想让没有权限的人访问MCP Server, 或者需要根据不同的用户返回不同的数据， 这里就涉及到MCP Server授权操作。
那MCP Server有2种传输方式， 实现起来不一样：
STDIO
这种方式在本地运行,它 将MCP Server作为子进程启动。 我们称为标准输入输出， 其实就是利用运行命令的方式写入和读取控制台的信息，以达到传输。
通常我们会配置一段json，比如这里的百度地图MCP Server ：
[*]其中command和args代表运行的命令和参数。
[*]其实env中的节点BAIDU_MAP_API_KEY就是做授权的。
如果你传入的BAIDU_MAP_API_KEY不对， 就没有使用权限。
"baidu-map": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "LEyBQxG9UzR9C1GZ6zDHsFDVKvBem2do"
}
},所以STDIO做授权的方式很明确， 就是通过env【环境变量】，实现步骤如下：
[*]服务端发放一个用户的凭证（可以是秘钥、token） 这步不细讲，需要有一个授权中心发放凭证。
[*]通过mcp client通过env传入凭证
[*]mcp server通过环境变量鉴权
所以在MCP Server端就可以通过获取环境变量的方式获取env里面的变量：
也可以通过AOP的方式统一处理
@Tool(description = "获取用户余额")
public String getScore() {
String userName = System.getenv("API_KEY");
// todo .. 鉴权处理
return "未检索到当前用户"+userName;
}这种方式要注意： 他不支持动态鉴权， 也就是动态更换环境变量， 因为STDIO是本地运行方式，它 将MCP Server作为子进程启动, 如果是多个用户动态切换凭证， 会对共享的环境变量造成争抢， 最终只能存储一个。 除非一个用户对应一个STDIO MCP Server. 但是这样肯定很吃性能！ 如果要多用户动态切换授权， 可以用SSE的方式；
SSE
说明
不过，如果你想把 MCP 服务器开放给外部使用，就需要暴露一些标准的 HTTP 接口。对于私有场景，MCP 服务器可能并不需要严格的身份认证，但在企业级部署下，对这些接口的安全和权限把控就非常重要了。为了解决这个问题，2025 年 3 月发布的最新 MCP 规范引入了安全基础，借助了广泛使用的 OAuth2 框架。
本文不会详细介绍 OAuth2 的所有内容，不过简单回顾一下还是很有帮助。
在规范的草案中，MCP 服务器既是资源服务器，也是授权服务器。
[*]作为资源服务器，MCP 负责检查每个请求中的 Authorization请求头。这个请求头必须包括一个 OAuth2access_token（令牌），它代表客户端的“权限”。这个令牌通常是一个 JWT（JSON Web Token），也可能只是一个不可读的随机字符串。如果令牌缺失或无效（无法解析、已过期、不是发给本服务器的等），请求会被拒绝。正常情况下，调用示例如下：
curl https://mcp.example.com/sse -H "Authorization: Bearer <有效的 access token>"
[*]作为授权服务器，MCP 还需要有能力为客户端安全地签发access_token。在发放令牌前，服务器会校验客户端的凭据，有时还需要校验访问用户的身份。授权服务器决定令牌的有效期、权限范围、目标受众等特性。
用 Spring Security 和 Spring Authorization Server，可以方便地为现有的 Spring MCP 服务器加上这两大安全能力。
给 Spring MCP 服务器加上 OAuth2 支持
这里以官方例子仓库的【天气】MCP 工具演示如何集成 OAuth2，主要是让服务器端能签发和校验令牌。
首先，pom.xml里添加必要的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
spring-boot-starter-oauth2-resource-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
spring-boot-starter-oauth2-authorization-server</artifactId>
</dependency>接着，在application.properties配置里加上简易的 OAuth2 客户端信息，便于请求令牌：
spring.security.oauth2.authorizationserver.client.oidc-client.registration.client-id=xushu
spring.security.oauth2.authorizationserver.client.oidc-client.registration.client-secret={noop}xushu666
spring.security.oauth2.authorizationserver.client.oidc-client.registration.client-authentication-methods=client_secret_basic
spring.security.oauth2.authorizationserver.client.oidc-client.registration.authorization-grant-types=client_credentials这样定义后，你可以直接通过 POST 请求和授权服务器交互，无需浏览器，用配置好的/secret作为固定凭据。 比如 最后一步是开启授权服务器和资源服务器功能。通常会新增一个安全配置类，比如SecurityConfiguration，如下：
import static org.springframework.security.oauth2.server.authorization.config.annotation.web.configurers.OAuth2AuthorizationServerConfigurer.authorizationServer;
@Configuration
@EnableWebSecurity
class SecurityConfiguration {
@Bean
SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
return http.authorizeHttpRequests(auth -> auth.anyRequest().authenticated())
.with(authorizationServer(), Customizer.withDefaults())
.oauth2ResourceServer(resource -> resource.jwt(Customizer.withDefaults()))
.csrf(CsrfConfigurer::disable)
.cors(Customizer.withDefaults())
.build();
}
}这个过滤链主要做了这些事情：
[*]要求所有请求都要经过身份认证。也就是访问 MCP 的接口，必须带上 access_token。
[*]同时启用了授权服务器和资源服务器两大能力。
[*]关闭了 CSRF（跨站请求伪造防护），因为 MCP 不是给浏览器直接用的，这部分无需开启。
[*]打开了 CORS（跨域资源共享），方便用 MCP inspector 测试。
这样配置之后，只有带 access_token 的访问才会被接受，否则会直接返回 401 未授权错误，例如：
curl http://localhost:8080/sse --fail-with-body
# 返回：
# curl: (22) The requested URL returned error: 401要使用 MCP 服务器，先要获取一个 access_token。可通过client_credentials授权方式（用于机器到机器、服务账号的场景）：
curl -XPOST http://localhost:8080/oauth2/token --data grant_type=client_credentials --user xushu:xushu666
# 返回：
# {"access_token":"<YOUR-ACCESS-TOKEN>","token_type":"Bearer","expires_in":299}把返回的 access_token 记下来（它一般以 “ey” 开头），之后就可以用它来正常请求服务器了：
curl http://localhost:8080/sse -H"Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"
# 服务器响应内容你还可以直接在MCP inspector工具里用这个 access_token。从菜单的 Authentication > Bearer 处粘贴令牌并连接即可。
为MCP Client设置请求头
目前， mcp 的java sdk 没有提供api直接调用， 经过徐庶老师研究源码后， 你只能通过2种方式实现：
重写源码
扩展mcp 的sse方式java sdk的源码， 整个重写一遍。 工作量较大， 并且我预计过不了多久， spring ai和mcp协议都会更新这块。 看你的紧急程度， 如果考虑整体扩展性维护性，可以整体重写一遍：
提供一个重写思路
重写McpSseClientProperties
MCPSse客户端属性配置：新增请求头字段
package org.springframework.ai.autoconfigure.mcp.client.properties;
@ConfigurationProperties("spring.ai.mcp.client.sse")
public class McpSseClientProperties {
public static final String CONFIG_PREFIX = "spring.ai.mcp.client.sse";
private final Map<String, SseParameters> connections = new HashMap();
private final Map<String, String> headersMap = new HashMap<>();
private String defaultHeaderName;
private String defaultHeaderValue;
private boolean enableCompression = false;
private int connectionTimeout = 5000;
public McpSseClientProperties() {
}
public Map<String, SseParameters> getConnections() {
return this.connections;
}
public Map<String, String> getHeadersMap() {
return this.headersMap;
}
public String getDefaultHeaderName() {
return this.defaultHeaderName;
}
public void setDefaultHeaderName(String defaultHeaderName) {
this.defaultHeaderName = defaultHeaderName;
}
public String getDefaultHeaderValue() {
return this.defaultHeaderValue;
}
public void setDefaultHeaderValue(String defaultHeaderValue) {
this.defaultHeaderValue = defaultHeaderValue;
}
public boolean isEnableCompression() {
return this.enableCompression;
}
public void setEnableCompression(boolean enableCompression) {
this.enableCompression = enableCompression;
}
public int getConnectionTimeout() {
return this.connectionTimeout;
}
public void setConnectionTimeout(int connectionTimeout) {
this.connectionTimeout = connectionTimeout;
}
public static record SseParameters(String url) {
public SseParameters(String url) {
this.url = url;
}
public String url() {
return this.url;
}
}
}重写SseWebFluxTransportAutoConfiguration
自动装配添加请求头配置信息
package org.springframework.ai.autoconfigure.mcp.client;
@AutoConfiguration
@ConditionalOnClass({WebFluxSseClientTransport.class})
@EnableConfigurationProperties({McpSseClientProperties.class, McpClientCommonProperties.class})
@ConditionalOnProperty(
prefix = "spring.ai.mcp.client",
name = {"enabled"},
havingValue = "true",
matchIfMissing = true
)
public class SseWebFluxTransportAutoConfiguration {
public SseWebFluxTransportAutoConfiguration() {
}
@Bean
public List<NamedClientMcpTransport> webFluxClientTransports(McpSseClientProperties sseProperties, WebClient.Builder webClientBuilderTemplate, ObjectMapper objectMapper) {
List<NamedClientMcpTransport> sseTransports = new ArrayList();
Iterator var5 = sseProperties.getConnections().entrySet().iterator();
Map<String, String> headersMap = sseProperties.getHeadersMap();
while(var5.hasNext()) {
Map.Entry<String, McpSseClientProperties.SseParameters> serverParameters = (Map.Entry)var5.next();
WebClient.Builder webClientBuilder = webClientBuilderTemplate.clone()
.defaultHeaders(headers -> {
if (headersMap != null && !headersMap.isEmpty()) {
headersMap.forEach(headers::add);
}
})
.baseUrl(((McpSseClientProperties.SseParameters)serverParameters.getValue()).url());
WebFluxSseClientTransport transport = new WebFluxSseClientTransport(webClientBuilder, objectMapper);
sseTransports.add(new NamedClientMcpTransport((String)serverParameters.getKey(), transport));
}
return sseTransports;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public WebClient.Builder webClientBuilder() {
return WebClient.builder();
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public ObjectMapper objectMapper() {
return new ObjectMapper();
}
}使用：
设置WebClientCustomizer
在用Spring-ai-M8版本的时候， 发现提供了WebClientCustomizer进行扩展。 可以尝试：
[*]根据用户凭证进行授权
curl -XPOST http://localhost:8080/oauth2/token --data grant_type=client_credentials --user xushu:xushu666
[*]根据授权后的token进行请求：
@Bean
public WebClientCustomizer webClientCustomizer() {
// 认证 mcp server/oauth?username:password --> access_token
return (builder) -> {
builder.defaultHeader("Authorization","Bearer eyJraWQiOiIzYmMzMDRmZC02NzcyLTRkYTItODJiMy1hNTEwNGExMDBjNTYiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJzdWIiOiJ4dXNodSIsImF1ZCI6Inh1c2h1IiwibmJmIjoxNzQ2NzE4MjE5LCJpc3MiOiJodHRwOi8vbG9jYWxob3N0OjgwODAiLCJleHAiOjE3NDY3MTg1MTksImlhdCI6MTc0NjcxODIxOSwianRpIjoiM2VhMzIyODctNTQ5NC00NWZlLThlZDItZGY1MjViNmIwNzkxIn0.Q-zWBZxa2CeFZo2YinenyaLb8KBMMua40X8YSs4n2fez7ODihtoVuCeJQnd2Q6qV2Pa8Z3cfH4QcMUuxMJ-_sLtZaSXpbCThH5q3KoQZ8C4MLJRTpuRqv4z1n7uLNXiVG2rya5hGwjTxu5qzHuBa2ri9pamRwmsjTz4vLHBJ1ILxDJcTkZUFuV1ExQJViewGt_7KMYcFqzGyRPiS4mm4wVvJTDjqcEGwMelu51L44K1DDYgt29vVLRVQEmnUtbBzePAxRqfw_HWJdhRSeQNiqRYCYhdAlPr3QZUFJa54GpuZn3CNyaXFoL7mENSR7wCYWx6wi--_REw6oaIfeSm-Xg");
};
}SSE是支持动态切换token的， 因为一个请求就是一个新的http请求， 不会出现多线程争抢。
但是需要动态请求：
curl -XPOST http://localhost:8080/oauth2/token --data grant_type=client_credentials --user xushu:xushu666 进行重新授权
最后：
“在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。感谢你们，我们总会在某个时刻再次相遇。”
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