如何用 Spring AI 構(gòu)建 MCP Client - Server 架構(gòu)
在當(dāng)今這個(gè)科技飛速發(fā)展的時(shí)代,人工智能就像一陣狂風(fēng),席卷了各個(gè)領(lǐng)域。而在 Java 開(kāi)發(fā)的世界里,Spring 家族又添一員猛將 ——Spring AI。今天,咱們就來(lái)嘮嘮如何借助 Spring AI 這股 “東風(fēng)”,打造一個(gè)超酷的 MCP Client - Server 架構(gòu)。啥?你還不知道 MCP 是啥?別擔(dān)心,一會(huì)兒就給你講得明明白白,就像給你揭開(kāi)一個(gè)神秘寶藏的面紗一樣。
啥是 MCP Client - Server 架構(gòu)
咱先來(lái)說(shuō)說(shuō)這個(gè) MCP。MCP,全稱 Message - Centric Protocol,翻譯過(guò)來(lái)就是 “以消息為中心的協(xié)議”。你可以把它想象成一個(gè)超級(jí)忙碌的郵局,每天都有大量的信件(也就是消息)在里面進(jìn)進(jìn)出出。而 Client - Server 架構(gòu)呢,就好比是寄信人和收信人。
客戶端(Client)就像那個(gè)熱情的寄信人,有啥消息都一股腦地往服務(wù)器(Server)這個(gè)收信人那里送。服務(wù)器收到消息后,就會(huì)根據(jù)消息的內(nèi)容進(jìn)行處理,然后再把處理結(jié)果反饋給客戶端,就像收信人看完信后給寄信人回信一樣。
這種架構(gòu)在很多場(chǎng)景都有應(yīng)用,比如在線聊天系統(tǒng),你發(fā)的每一條消息就是通過(guò) Client - Server 架構(gòu),從你的客戶端飛到服務(wù)器,再?gòu)姆?wù)器飛到對(duì)方的客戶端。還有電商系統(tǒng)里的訂單處理,客戶端提交訂單消息,服務(wù)器處理訂單,然后返回訂單狀態(tài)給客戶端。
想象一下,你在網(wǎng)上下單買了一雙心儀的運(yùn)動(dòng)鞋,下單消息嗖地一下從你的手機(jī)(客戶端)飛到電商平臺(tái)的服務(wù)器,服務(wù)器忙著處理訂單,檢查庫(kù)存、計(jì)算價(jià)格,完事兒再把訂單處理結(jié)果,比如訂單已確認(rèn)、正在發(fā)貨等消息,又嗖地飛回到你的手機(jī)上,這背后就是 MCP Client - Server 架構(gòu)在默默運(yùn)作。
Spring AI 閃亮登場(chǎng)
好了,了解了 MCP Client - Server 架構(gòu),接下來(lái)主角 Spring AI 就要上場(chǎng)啦!Spring AI 就像是一個(gè)超級(jí)厲害的工匠,專門為咱們打造與人工智能相關(guān)的應(yīng)用。它提供了一系列的工具和組件,讓咱們?cè)?Java 開(kāi)發(fā)中使用人工智能變得像搭積木一樣簡(jiǎn)單。
想象一下,你是一個(gè)建筑師,要蓋一座房子。以前,你得一塊磚一塊磚地慢慢壘,現(xiàn)在有了 Spring AI 這個(gè)神奇的工具,它給你提供了各種預(yù)制好的建筑模塊,你只需要按照自己的想法把它們組裝起來(lái),就能快速蓋出一座漂亮的房子。Spring AI 就是這樣,它整合了各種流行的人工智能框架和技術(shù),讓咱們這些 Java 開(kāi)發(fā)者能輕松地把人工智能融入到自己的項(xiàng)目中。
比如說(shuō),你想在項(xiàng)目里實(shí)現(xiàn)智能客服功能,要是沒(méi)有 Spring AI,你可能得費(fèi)好大勁去研究各種人工智能算法,自己搭建模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù),這過(guò)程就像從原材料開(kāi)始自己造每一塊磚。但有了 Spring AI,它已經(jīng)把很多常用的人工智能功能封裝好了,你只需要像搭積木一樣,把相關(guān)的組件組合起來(lái),就能快速讓智能客服跑起來(lái),是不是超厲害!
搭建基礎(chǔ)環(huán)境
在開(kāi)始搭建 MCP Client - Server 架構(gòu)之前,咱們得先把基礎(chǔ)環(huán)境準(zhǔn)備好,這就好比你要做飯,得先把鍋碗瓢盆、食材調(diào)料都準(zhǔn)備齊全。
首先,你得確保自己的開(kāi)發(fā)環(huán)境里有 Java。要是沒(méi)有,趕緊去 Oracle 官網(wǎng)或者 OpenJDK 官網(wǎng)下載安裝,就像去超市采購(gòu)必備的食材一樣。安裝好 Java 后,還得有一個(gè)趁手的開(kāi)發(fā)工具,比如 IntelliJ IDEA 或者 Eclipse,這就像是廚師得有一把好用的菜刀。
接下來(lái),就是引入 Spring AI 的相關(guān)依賴。如果你用的是 Maven,那就打開(kāi)你的pom.xml文件,在里面加上這么一段:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - client</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - server</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - client</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring - ai - server</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
這就相當(dāng)于你給項(xiàng)目發(fā)了一份 “購(gòu)物清單”,讓它去下載 Spring AI 的核心組件、客戶端組件和服務(wù)器組件。要是你用 Gradle,那 “購(gòu)物清單” 就得換個(gè)寫法:
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - core:1.0.0'
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - client:1.0.0'
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - server:1.0.0'
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - core:1.0.0'
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - client:1.0.0'
implementation 'org.springframework.ai:spring - ai - server:1.0.0'
有了這些依賴,咱們就可以開(kāi)始搭建架構(gòu)啦!
構(gòu)建服務(wù)器端
咱們先從服務(wù)器端開(kāi)始搭建,就像蓋房子得先打好地基一樣。
首先,創(chuàng)建一個(gè) Spring Boot 項(xiàng)目。這一步很簡(jiǎn)單,去 Spring Initializr 官網(wǎng),按照提示選好項(xiàng)目的相關(guān)信息,比如項(xiàng)目名稱、包名、Spring Boot 版本,還有剛剛加的 Spring AI 依賴,然后下載項(xiàng)目壓縮包,解壓到你喜歡的地方。這就好比你在網(wǎng)上定制了一個(gè)房子的設(shè)計(jì)圖,然后把圖紙下載下來(lái)準(zhǔn)備開(kāi)工。
打開(kāi)你的開(kāi)發(fā)工具,導(dǎo)入這個(gè)項(xiàng)目。接下來(lái),創(chuàng)建一個(gè)服務(wù)器配置類,咱們就叫它ServerConfig吧。在這個(gè)類里,咱們要配置一些服務(wù)器相關(guān)的東西,就像給房子規(guī)劃布局一樣。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
importorg.springframework.context.annotation.Configuration;
importorg.springframework.ai.server.AiServer;
importorg.springframework.ai.server.SimpleAiServer;
@Configuration
public class ServerConfig {
@Bean
public AiServer aiServer() {
returnnewSimpleAiServer();
}
}
這里咱們創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的AiServer實(shí)例,SimpleAiServer是 Spring AI 提供的一個(gè)基礎(chǔ)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然,在實(shí)際項(xiàng)目中,你可能需要根據(jù)具體需求選擇更復(fù)雜的服務(wù)器實(shí)現(xiàn),這就像你可以根據(jù)自己的喜好選擇不同風(fēng)格的房子。比如說(shuō),當(dāng)你的業(yè)務(wù)量特別大,需要處理海量消息時(shí),可能就需要一個(gè)支持分布式部署、具備強(qiáng)大負(fù)載均衡能力的服務(wù)器實(shí)現(xiàn),而不是簡(jiǎn)單的SimpleAiServer。
接下來(lái),咱們得讓服務(wù)器能處理客戶端發(fā)來(lái)的消息。創(chuàng)建一個(gè)消息處理類,比如MessageHandler:
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.ai.message.AiMessageHandler;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
publicclass MessageHandler implements AiMessageHandler {
@Override
public AiMessage handle(AiMessage message) {
// 這里處理收到的消息
String content = message.getContent();
// 簡(jiǎn)單處理,把消息內(nèi)容大寫后返回
String responseContent = content.toUpperCase();
returnnew AiMessage(responseContent);
}
}
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.ai.message.AiMessageHandler;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
publicclass MessageHandler implements AiMessageHandler {
@Override
public AiMessage handle(AiMessage message) {
// 這里處理收到的消息
String content = message.getContent();
// 簡(jiǎn)單處理,把消息內(nèi)容大寫后返回
String responseContent = content.toUpperCase();
returnnew AiMessage(responseContent);
}
}
這個(gè)類實(shí)現(xiàn)了AiMessageHandler接口,里面的handle方法就是用來(lái)處理客戶端發(fā)來(lái)的消息的。在這個(gè)例子里,咱們簡(jiǎn)單地把收到的消息內(nèi)容轉(zhuǎn)換成大寫后返回,就像你收到一封信,把信的內(nèi)容用大寫字母抄一遍再寄回去一樣。實(shí)際項(xiàng)目中,這里可以進(jìn)行各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯處理,比如調(diào)用人工智能模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、文本生成等等。
比如在一個(gè)智能營(yíng)銷系統(tǒng)中,服務(wù)器收到用戶瀏覽商品的消息,就可以調(diào)用人工智能模型分析用戶的興趣偏好,然后根據(jù)分析結(jié)果給用戶推薦相關(guān)商品,再把推薦結(jié)果返回給客戶端。
最后,啟動(dòng)咱們的服務(wù)器。在 Spring Boot 項(xiàng)目的主類里,有一個(gè)main方法,運(yùn)行這個(gè)方法,服務(wù)器就啟動(dòng)啦!就像你按下了房子的電源開(kāi)關(guān),所有的設(shè)備都開(kāi)始運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。
構(gòu)建客戶端
服務(wù)器搭好了,接下來(lái)就是客戶端啦。客戶端就像是房子的大門,負(fù)責(zé)把消息送出去,也負(fù)責(zé)接收服務(wù)器的回信。
同樣在項(xiàng)目里創(chuàng)建一個(gè)客戶端配置類,叫ClientConfig:
import org.springframework.context.annotation.Bean;
importorg.springframework.context.annotation.Configuration;
importorg.springframework.ai.client.AiClient;
importorg.springframework.ai.client.SimpleAiClient;
@Configuration
public class ClientConfig {
@Bean
public AiClient aiClient() {
returnnewSimpleAiClient();
}
}
import org.springframework.context.annotation.Bean;
importorg.springframework.context.annotation.Configuration;
importorg.springframework.ai.client.AiClient;
importorg.springframework.ai.client.SimpleAiClient;
@Configuration
public class ClientConfig {
@Bean
public AiClient aiClient() {
returnnewSimpleAiClient();
}
}
這里創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的AiClient實(shí)例,SimpleAiClient是 Spring AI 提供的基礎(chǔ)客戶端實(shí)現(xiàn)。
然后,創(chuàng)建一個(gè)客戶端消息發(fā)送類,比如MessageSender:
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
publicclass MessageSender {
@Resource
private AiClient aiClient;
publicString sendMessage(String message) {
AiMessage aiMessage = new AiMessage(message);
AiMessage response = aiClient.send(aiMessage);
return response.getContent();
}
}
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
publicclass MessageSender {
@Resource
private AiClient aiClient;
publicString sendMessage(String message) {
AiMessage aiMessage = new AiMessage(message);
AiMessage response = aiClient.send(aiMessage);
return response.getContent();
}
}
這個(gè)類里的sendMessage方法就是用來(lái)發(fā)送消息的。它先創(chuàng)建一個(gè)AiMessage對(duì)象,把要發(fā)送的消息放進(jìn)去,然后通過(guò)AiClient把消息發(fā)送出去,再接收服務(wù)器返回的消息,最后把服務(wù)器返回的消息內(nèi)容返回給調(diào)用者。這就好比你寫好一封信,裝進(jìn)信封,通過(guò)郵局寄出去,然后等著收信人的回信,收到回信后把信的內(nèi)容讀出來(lái)告訴別人。
現(xiàn)在,咱們可以在一個(gè)測(cè)試類里測(cè)試一下客戶端和服務(wù)器的通信啦。創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試類,比如ClientServerTest:
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class ClientServerTest {
@Autowired
private MessageSender messageSender;
public void testCommunication() {
String message = "Hello, Spring AI!";
String response = messageSender.sendMessage(message);
System.out.println("Sent: " + message);
System.out.println("Received: " + response);
}
}
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class ClientServerTest {
@Autowired
private MessageSender messageSender;
public void testCommunication() {
String message = "Hello, Spring AI!";
String response = messageSender.sendMessage(message);
System.out.println("Sent: " + message);
System.out.println("Received: " + response);
}
}
運(yùn)行這個(gè)測(cè)試方法,你會(huì)看到控制臺(tái)輸出你發(fā)送的消息和服務(wù)器返回的消息。如果一切順利,你會(huì)看到服務(wù)器返回的消息是你發(fā)送的消息的大寫形式,這說(shuō)明客戶端和服務(wù)器之間的通信成功啦!就像你成功地和遠(yuǎn)方的朋友通過(guò)信件交流了一樣。
深入優(yōu)化與擴(kuò)展
到這里,咱們已經(jīng)搭建好了一個(gè)基本的 MCP Client - Server 架構(gòu),并且能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的消息通信。但是,這就像你蓋好了一座毛坯房,還得進(jìn)行裝修和擴(kuò)建,才能讓它變得更舒適、更強(qiáng)大。
性能優(yōu)化
在實(shí)際應(yīng)用中,服務(wù)器可能會(huì)收到大量的消息,這時(shí)候性能就變得非常重要。咱們可以從幾個(gè)方面來(lái)優(yōu)化性能。
首先,緩存是個(gè)好東西。就像你在家里把常用的東西放在一個(gè)容易拿到的地方,服務(wù)器也可以把一些常用的處理結(jié)果緩存起來(lái)。比如,如果有一些消息處理的結(jié)果是固定不變的,或者在一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)變,就可以把這些結(jié)果緩存起來(lái),下次再收到相同的消息時(shí),直接從緩存里取結(jié)果,不用再重新處理。
在 Spring AI 里,可以使用一些緩存框架,比如 Redis,來(lái)實(shí)現(xiàn)緩存功能。假設(shè)你的服務(wù)器經(jīng)常處理一些商品信息查詢的消息,而商品信息在一段時(shí)間內(nèi)基本不變,就可以把查詢結(jié)果緩存到 Redis 中。當(dāng)再次收到相同商品信息查詢的消息時(shí),直接從 Redis 中獲取結(jié)果返回給客戶端,大大減少處理時(shí)間。
其次,多線程處理也能大大提高性能。就像一個(gè)餐廳有多個(gè)服務(wù)員同時(shí)服務(wù)顧客一樣,服務(wù)器也可以開(kāi)啟多個(gè)線程來(lái)同時(shí)處理消息。Spring Boot 本身就對(duì)多線程有很好的支持,咱們可以通過(guò)配置線程池來(lái)管理線程。在服務(wù)器配置類里,可以這樣配置線程池:
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.ai.server.AiServer;
import org.springframework.ai.server.SimpleAiServer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.Executor;
@Configuration
publicclass ServerConfig {
@Bean
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(10);
executor.setQueueCapacity(25);
executor.initialize();
return executor;
}
@Bean
public AiServer aiServer() {
returnnew SimpleAiServer();
}
}
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.ai.server.AiServer;
import org.springframework.ai.server.SimpleAiServer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.Executor;
@Configuration
publicclass ServerConfig {
@Bean
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(10);
executor.setQueueCapacity(25);
executor.initialize();
return executor;
}
@Bean
public AiServer aiServer() {
returnnew SimpleAiServer();
}
}
這里配置了一個(gè)線程池,有 5 個(gè)核心線程,最多可以擴(kuò)展到 10 個(gè)線程,任務(wù)隊(duì)列容量是 25。這樣,服務(wù)器就可以同時(shí)處理多個(gè)消息,提高處理效率。比如說(shuō),當(dāng)有大量用戶同時(shí)發(fā)送消息時(shí),線程池里的多個(gè)線程可以同時(shí)處理這些消息,避免出現(xiàn)排隊(duì)等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的情況。
安全加固
在網(wǎng)絡(luò)世界里,安全就像房子的門鎖,非常重要。咱們得確??蛻舳撕头?wù)器之間傳輸?shù)南⒉槐桓`取、篡改。
一種常見(jiàn)的方法是使用加密技術(shù)。就像你把重要的信件放在一個(gè)帶鎖的信封里一樣,咱們可以對(duì)消息進(jìn)行加密后再傳輸。在 Spring AI 里,可以使用一些加密算法,比如 AES(高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn))??梢詣?chuàng)建一個(gè)加密工具類,對(duì)消息進(jìn)行加密和解密:
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.KeyGenerator;
import javax.crypto.SecretKey;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;
publicclass EncryptionUtil {
privatestaticfinal String ALGORITHM = "AES";
privatestatic SecretKey secretKey;
static {
try {
KeyGenerator keyGenerator = KeyGenerator.getInstance(ALGORITHM);
keyGenerator.init(256);
secretKey = keyGenerator.generateKey();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String encrypt(String message) {
try {
Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey);
byte[] encryptedBytes = cipher.doFinal(message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
return Base64.getEncoder().encodeToString(encryptedBytes);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
public static String decrypt(String encryptedMessage) {
try {
Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey);
byte[] decodedBytes = Base64.getDecoder().decode(encryptedMessage);
byte[] decryptedBytes = cipher.doFinal(decodedBytes);
returnnew String(decryptedBytes, StandardCharsets.UTF_8);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
}
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.KeyGenerator;
import javax.crypto.SecretKey;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;
publicclass EncryptionUtil {
privatestaticfinal String ALGORITHM = "AES";
privatestatic SecretKey secretKey;
static {
try {
KeyGenerator keyGenerator = KeyGenerator.getInstance(ALGORITHM);
keyGenerator.init(256);
secretKey = keyGenerator.generateKey();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String encrypt(String message) {
try {
Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey);
byte[] encryptedBytes = cipher.doFinal(message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
return Base64.getEncoder().encodeToString(encryptedBytes);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
public static String decrypt(String encryptedMessage) {
try {
Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey);
byte[] decodedBytes = Base64.getDecoder().decode(encryptedMessage);
byte[] decryptedBytes = cipher.doFinal(decodedBytes);
returnnew String(decryptedBytes, StandardCharsets.UTF_8);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
}
在客戶端發(fā)送消息前,先對(duì)消息進(jìn)行加密:
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
publicclass MessageSender {
@Resource
private AiClient aiClient;
publicString sendMessage(String message) {
String encryptedMessage = EncryptionUtil.encrypt(message);
AiMessage aiMessage = new AiMessage(encryptedMessage);
AiMessage response = aiClient.send(aiMessage);
String decryptedResponse = EncryptionUtil.decrypt(response.getContent());
return decryptedResponse;
}
}
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
publicclass MessageSender {
@Resource
private AiClient aiClient;
publicString sendMessage(String message) {
String encryptedMessage = EncryptionUtil.encrypt(message);
AiMessage aiMessage = new AiMessage(encryptedMessage);
AiMessage response = aiClient.send(aiMessage);
String decryptedResponse = EncryptionUtil.decrypt(response.getContent());
return decryptedResponse;
}
}
在服務(wù)器端收到消息后,先對(duì)消息進(jìn)行解密,處理完后再對(duì)返回的消息進(jìn)行加密:
import org.springframework.ai.message.AiMessage;
import org.springframework.ai.message.AiMessageHandler;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
publicclass MessageHandler implements AiMessageHandler {
@Override
public AiMessage handle(AiMessage message) {
String encryptedContent = message.getContent();
String content = EncryptionUtil.decrypt(encryptedContent);
// 處理消息
String responseContent = content.toUpperCase();
String encryptedResponse = EncryptionUtil.encrypt(responseContent);
returnnew AiMessage(encryptedResponse);
}
}
這樣,消息在傳輸過(guò)程中就更加安全啦。想象一下,如果沒(méi)有加密,黑客就有可能在消息傳輸途中截獲消息,篡改訂單金額、商品信息等重要內(nèi)容,后果不堪設(shè)想。而有了加密技術(shù),就像給消息穿上了一層堅(jiān)固的鎧甲,能有效保護(hù)消息的安全。
總結(jié)
到這里,我們已經(jīng)全面地了解了如何使用 Spring AI 構(gòu)建 MCP Client - Server 架構(gòu)。從基礎(chǔ)環(huán)境搭建,到服務(wù)器端與客戶端的構(gòu)建,再到性能優(yōu)化、安全加固,每一步都為我們打造強(qiáng)大而靈活的應(yīng)用系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
通過(guò) Spring AI 的助力,原本復(fù)雜的人工智能集成變得簡(jiǎn)單高效,就像給我們的開(kāi)發(fā)工作安裝了一個(gè)強(qiáng)力引擎。在未來(lái)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中,無(wú)論是構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),讓設(shè)備間的消息交互更智能;還是打造智能金融風(fēng)控平臺(tái),借助不同人工智能模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)消息進(jìn)行精準(zhǔn)分析,這個(gè)架構(gòu)都能發(fā)揮巨大作用。
希望大家在實(shí)際開(kāi)發(fā)中,能夠充分運(yùn)用今天所學(xué)的知識(shí),將 Spring AI 與 MCP Client - Server 架構(gòu)巧妙融合,創(chuàng)造出更多創(chuàng)新且實(shí)用的應(yīng)用。說(shuō)不定哪天,你用這個(gè)架構(gòu)搭建的智能應(yīng)用,就會(huì)像一陣旋風(fēng),在行業(yè)里掀起新的技術(shù)潮流呢!加油,各位 Java 開(kāi)發(fā)者們,去盡情釋放 Spring AI 與 MCP Client - Server 架構(gòu)的無(wú)限潛力吧!