MCP介绍与原理
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放标准，旨在为大型语言模型（LLMs）提供统一接口，以便连接和调用外部数据源和工具。
目前，各大 LLM 平台（如 Deepseek、ChatGPT、Claude）普遍支持 Function Calling，允许模型在需要时调用特定函数（如访问网络、查询数据库等）来扩展能力。
MCP的核心是对大模型调用外部工具建立一个标准化流程。MCP基于 Function Calling，进一步定义了从请求构建、发送、执行到结果返回的标准化流程。通过 MCP，模型可以以统一方式与各种外部工具和数据源交互，极大提升了跨平台兼容性和 AI 应用开发效率。
MCP 与 Function Calling 的区别和联系如下：
Function Calling ：是 LLM 内部定义的一组函数，通过 JSON schema 让 LLM知道有哪些功能能调用。
MCP:在 Function Calling 基础上，进一步标准化了函数调用的完整流程，包括请求的构建、发送、执行以及结果的返回。
简单来说，MCP 是对 Function Calling 的扩展与升级，实现了更高层次的抽象和更强的可扩展性。可以将 MCP 理解为 AI 世界里的“USB-C标准”，为模型接入各种数据源和工具提供了统一接口，确保连接便捷且安全。
MCP 遵循客户端-服务器架构，角色主要包含三部分：
MCP Host
运行 LLM（如 Claude、ChatGPT、Deepseek）的实体节点，如果使用的LLM为线上模型，可以忽略这部分。
MCP Client
运行着与大模型对话的客户端（可能会使用工具）叫做MCP Client。其与 MCP Server 保持 1:1 连接，负责解析模型请求，如果使用工具会将请求转发到对应 MCP Server。
MCP Server
实际运行外部工具（如访问文件系统、发送邮件、查询日历）的服务端叫做MCP Server。负责处理请求并将结果返回给 Client。
MCP Cilent与MCP Server之间有两种通信机制：Stdio（标准输入/输出）和SSE(Server-Sent-Event，服务器发送事件)，两种机制介绍如下：
Stdio（标准输入/输出）：当服务器和客户端同时运行在本机时，可以使用Stdio机制。
SSE(Server-Sent-Event)：当服务器部署在远程服务器上，客户端通过HTTP 请求发送消息使用这种方式。
MCP Java SDK 架构
上图中，McpClient处理客户端操作，McpServer管理服务端操作，两者都使用McpSession进行通信管理。传输层（Mcp Transport）负责处理JSON-RPC 消息的序列化和反序列化，支持三种传输实现：STDIO、Spring MVC SSE、Spring WebFlux SSE，三者区别如下:
STDIO:基于进程间的标准输入/输出（STDIO）传输，支持单进程，同步交互处理消息。适用于MCP 服务端和客户端都在同一节点上集成。
Spring MVC SSE（HTTP SSE）:基于Spring MVC的SSE传输，支持Servlet线程池，阻塞式处理消息。适用于普通的Web应用。
Spring WebFlux SSE:官方建议方式。基于Spring WebFlux的反应式SSE，支持高并发、低延迟，响应式处理消息。适用于高并发的web微服务。
对于以上不同的传输方式，Spring AI 提供了多个启动器（starter），简化MCP在SpringBoot中的使用。
*客户端Starter:
spring-ai-starter-mcp-client：支持 STDIO 与 HTTP-SSE。
spring-ai-starter-mcp-client-webflux：基于 WebFlux 的 SSE 客户端实现。
* **服务端Starter:**
spring-ai-starter-mcp-server：支持 STDIO 传输。
spring-ai-starter-mcp-server-webmvc：基于 Spring MVC 的 SSE 服务端实现。
spring-ai-starter-mcp-server-webflux：基于 WebFlux 的 SSE 服务端实现。
