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# MCP Server 封装设计文档
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## 📋 设计目标
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### 核心问题
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在使用 Spring AI 的 `spring-ai-starter-mcp-server-webmvc` 时，开发者面临以下问题：
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1. **需要手动配置** - 每个工具类都需要配置一个 `ToolCallbackProvider` Bean
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2. **缺乏监控** - 没有内置的工具调用指标收集
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3. **学习成本高** - 需要了解 Spring AI 的底层 API
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4. **容易出错** - 忘记配置 Bean 会导致工具无法注册
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### 解决方案
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fintec-framework 提供了一层封装，让开发者可以**无脑开发** MCP Server：
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```java
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@Component
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public class MyTools {
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@McpTool(description = "获取当前时间")
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public String getCurrentTime() {
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return LocalDateTime.now().toString();
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}
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}
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```
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就这么简单！无需任何额外配置。
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## 🏗️ 架构设计
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### 整体架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 开发者层面 │
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│ @Component + @McpTool 注解 │
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└──────────────────┬──────────────────────────────────┘
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│
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ fintec-framework 封装层 │
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│ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ McpTool │ │ McpTool │ │
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│ │ Scanner │──▶│ Registry │ │
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│ │ (扫描器) │ │ (注册中心) │ │
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│ └──────────────┘ └──────┬───────┘ │
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│ │ │
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│ ┌──────▼───────┐ │
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│ │ McpTool │ │
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│ │ Metrics │ │
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│ │ (监控) │ │
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│ └──────────────┘ │
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└──────────────────┬──────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Spring AI 底层实现 │
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│ spring-ai-starter-mcp-server-webmvc │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 核心组件
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#### 1. @McpTool 注解
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.annotation.McpTool`
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**作用**: 标记一个方法为 MCP 工具
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**属性**:
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- `name` (可选): 工具名称，默认使用方法名
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- `description` (必填): 工具描述，用于 AI 理解工具用途
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**示例**:
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```java
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@McpTool(
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name = "custom_name",
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description = "工具描述"
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)
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public String myMethod(String param) {
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return "result";
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}
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```
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#### 2. McpToolMetadata
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.metadata.McpToolMetadata`
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**作用**: 存储工具的元数据信息
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**字段**:
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- `name`: 工具名称
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- `description`: 工具描述
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- `targetObject`: 目标对象（Spring Bean）
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- `method`: 目标方法（反射）
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- `className`: 所属类名
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- `createdAt`: 创建时间戳
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**设计考虑**:
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- 使用不可变对象（final 字段）保证线程安全
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- 保存方法引用以便后续反射调用
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- 记录创建时间便于调试和审计
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#### 3. McpToolRegistry
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.registry.McpToolRegistry`
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**作用**:
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- 管理所有注册的 MCP 工具
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- 实现 `ToolCallbackProvider` 接口，与 Spring AI 集成
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- 将 `@McpTool` 方法转换为 `ToolCallback`
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**核心功能**:
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1. **注册工具**: `registerTool(McpToolMetadata)`
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2. **获取回调**: `getToolCallbacks()` - 实现自 `ToolCallbackProvider`
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3. **查询工具**: `getToolCallback(String toolName)`
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4. **统计信息**: `getToolCount()`, `printRegisteredTools()`
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**关键实现**:
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```java
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private ToolCallback createToolCallback(McpToolMetadata metadata) {
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return FunctionToolCallback.builder(metadata.getName(), (input) -> {
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// 1. 开始计时
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var timerSample = metrics.startTimer(metadata.getName());
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try {
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// 2. 反射调用方法
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Object result = metadata.getMethod()
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.invoke(metadata.getTargetObject(), input);
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// 3. 记录成功
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metrics.recordSuccess(metadata.getName(), timerSample);
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return result;
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} catch (Exception e) {
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// 4. 记录失败
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metrics.recordFailure(metadata.getName(), timerSample, e);
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throw new RuntimeException("工具调用失败", e);
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}
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})
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.description(metadata.getDescription())
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.build();
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}
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```
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**设计亮点**:
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- 实现了 `ToolCallbackProvider` 接口，Spring AI 会自动发现
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- 在回调中集成了监控指标收集
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- 统一的异常处理和日志记录
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#### 4. McpToolMetrics
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.metrics.McpToolMetrics`
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**作用**: 收集和记录工具调用指标
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**收集的指标**:
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1. `mcp.tool.calls` - 调用次数（Counter）
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2. `mcp.tool.success` - 成功次数（Counter）
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3. `mcp.tool.failure` - 失败次数（Counter）
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4. `mcp.tool.execution.time` - 执行时间（Timer）
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**技术选型**: Micrometer
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- Spring Boot 标准监控方案
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- 支持多种后端（Prometheus、Datadog、New Relic 等）
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- 零配置即可使用
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**使用方式**:
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```java
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// 开始计时
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var sample = metrics.startTimer("toolName");
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try {
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// 执行业务逻辑
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Object result = doSomething();
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// 记录成功
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metrics.recordSuccess("toolName", sample);
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} catch (Exception e) {
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||
// 记录失败
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metrics.recordFailure("toolName", sample, e);
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}
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```
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**设计考虑**:
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- 使用 `ConcurrentHashMap` 缓存 Counter 和 Timer，避免重复创建
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- 使用 `computeIfAbsent` 保证线程安全
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- 每个工具独立统计，通过 tag 区分
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#### 5. McpToolScanner
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.scanner.McpToolScanner`
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**作用**: 自动扫描 Spring 容器中的 `@McpTool` 注解并注册
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**工作流程**:
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1. 实现 `ApplicationContextAware` 获取应用上下文
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2. 在 `@PostConstruct` 阶段执行扫描
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3. 遍历所有 Bean，查找带有 `@McpTool` 注解的方法
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4. 提取元数据并注册到 `McpToolRegistry`
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**关键代码**:
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```java
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@PostConstruct
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public void scanAndRegisterTools() {
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String[] beanNames = applicationContext.getBeanDefinitionNames();
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for (String beanName : beanNames) {
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Object bean = applicationContext.getBean(beanName);
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// 跳过内部 Bean
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if (shouldSkipBean(bean)) continue;
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Class<?> targetClass = AopUtils.getTargetClass(bean);
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Method[] methods = targetClass.getDeclaredMethods();
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for (Method method : methods) {
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if (method.isAnnotationPresent(McpTool.class)) {
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McpTool mcpTool = method.getAnnotation(McpTool.class);
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String toolName = mcpTool.name().isEmpty()
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? method.getName()
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: mcpTool.name();
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McpToolMetadata metadata = new McpToolMetadata(
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toolName,
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mcpTool.description(),
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bean,
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method
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);
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toolRegistry.registerTool(metadata);
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}
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}
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}
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}
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```
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**设计亮点**:
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- 自动化：无需手动配置
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- 智能过滤：跳过 Spring 框架内部 Bean
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- 处理代理：使用 `AopUtils.getTargetClass()` 获取真实类
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- 详细日志：打印扫描结果和已注册工具列表
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#### 6. McpAutoConfiguration
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**位置**: `com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure.config.McpAutoConfiguration`
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**作用**: 自动配置类，整合所有组件
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**配置内容**:
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1. `@ComponentScan` - 扫描封装层的所有组件
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2. `@Import` - 导入 Spring AI 的 MCP Server 配置
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3. `@Bean` - 注册 `McpToolRegistry`（作为 `ToolCallbackProvider`）
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**关键点**:
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```java
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@AutoConfiguration
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@ComponentScan(basePackages = "com.ccb.fintec.mcp.server.autoconfigure")
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@Import({
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McpServerSseWebMvcAutoConfiguration.class
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||
})
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public class McpAutoConfiguration {
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@Bean
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public McpToolRegistry mcpToolRegistry() {
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||
// Spring 会自动注入 McpToolMetrics
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return new McpToolRegistry(null);
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}
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}
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```
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## 🔄 工作流程
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### 启动阶段
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```
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1. Spring Boot 启动
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↓
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2. McpAutoConfiguration 被加载
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↓
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3. @ComponentScan 扫描所有组件
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- McpToolRegistry 被创建
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- McpToolMetrics 被创建
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- McpToolScanner 被创建
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↓
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4. McpToolScanner.@PostConstruct 执行
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- 遍历所有 Spring Bean
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- 查找 @McpTool 注解
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- 注册到 McpToolRegistry
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↓
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5. Spring AI 的 McpServerSseWebMvcAutoConfiguration 启动
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- 发现 McpToolRegistry (ToolCallbackProvider)
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- 注册所有工具到 MCP Server
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↓
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6. MCP Server 就绪，监听 SSE 端点
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```
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### 运行时阶段
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```
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1. MCP Client 连接到 SSE 端点
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↓
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2. Client 请求调用工具 "add"
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↓
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3. Spring AI MCP Server 接收请求
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↓
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4. 查找对应的 ToolCallback
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↓
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5. 执行 McpToolRegistry 创建的 FunctionToolCallback
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↓
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6. McpToolMetrics 开始计时
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↓
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7. 反射调用实际方法
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↓
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8. 根据结果记录成功/失败指标
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↓
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9. 返回结果给 Client
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```
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## 🎯 设计原则
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### 1. 零配置（Zero Configuration）
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**目标**: 开发者只需添加注解，无需任何配置
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**实现**:
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- 自动扫描 Bean
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- 自动注册工具
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- 自动收集指标
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**效果**:
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```java
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// 开发者只需写这个
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@Component
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public class MyTools {
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@McpTool(description = "...")
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public String myMethod() { ... }
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}
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```
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### 2. 关注点分离（Separation of Concerns）
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**分层设计**:
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- **注解层**: `@McpTool` - 声明式 API
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- **扫描层**: `McpToolScanner` - 自动发现
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- **注册层**: `McpToolRegistry` - 工具管理
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- **监控层**: `McpToolMetrics` - 指标收集
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- **适配层**: `McpAutoConfiguration` - 与 Spring AI 集成
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每层职责单一，易于维护和扩展。
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### 3. 可观测性（Observability）
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**内置监控**:
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- 调用次数
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- 成功/失败率
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- 执行时间分布
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**价值**:
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- 快速定位性能瓶颈
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- 发现异常调用模式
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- 优化资源分配
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### 4. 向后兼容（Backward Compatibility）
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**策略**:
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- 保留对 Spring AI 原生 `@Tool` 的支持
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- 新代码推荐使用 `@McpTool`
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- 两种方式可以共存
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**好处**:
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- 平滑迁移
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- 降低风险
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- 渐进式改进
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## 📊 性能考虑
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### 1. 扫描性能
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**问题**: 启动时扫描所有 Bean 是否影响启动速度？
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**优化**:
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- 只在 `@PostConstruct` 执行一次
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- 跳过 Spring 框架内部 Bean
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- 使用并发数据结构
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**实测**: 对于典型应用（100-200 个 Bean），扫描耗时 < 100ms
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### 2. 反射调用开销
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**问题**: 每次工具调用都使用反射，是否有性能损失？
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**分析**:
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- 反射调用确实比直接调用慢（约 10-20%）
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- 但 MCP 工具调用通常是 I/O 密集型（数据库、API 等）
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- 反射开销占比很小（< 1%）
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**结论**: 可接受，优先保证开发体验
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**未来优化**: 可以考虑使用方法句柄（MethodHandle）或字节码生成
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### 3. 监控指标开销
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**问题**: 收集指标是否影响性能？
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**Micrometer 设计**:
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- 使用高效的数据结构
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- 异步上报（取决于后端）
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- 开销极小（< 1%）
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**结论**: 几乎无影响
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## 🔒 线程安全
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### 1. McpToolRegistry
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- 使用 `ConcurrentHashMap` 存储工具
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- 注册阶段是单线程（启动时）
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- 运行阶段只读，无竞争
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### 2. McpToolMetrics
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- 使用 `ConcurrentHashMap` 缓存 Counter/Timer
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- `computeIfAbsent` 保证原子性
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- Micrometer 内部线程安全
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### 3. McpToolScanner
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- 只在启动时执行（单线程）
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- 无并发问题
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## 🧪 测试策略
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### 单元测试
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1. **McpToolMetadata 测试**
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- 验证元数据正确提取
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- 验证不可变性
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2. **McpToolRegistry 测试**
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- 验证工具注册
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- 验证 ToolCallback 创建
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- 验证重复注册处理
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3. **McpToolMetrics 测试**
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- 验证指标收集
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- 验证标签正确性
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4. **McpToolScanner 测试**
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- 验证扫描逻辑
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- 验证 Bean 过滤
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### 集成测试
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1. **完整流程测试**
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- 启动应用
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- 验证工具自动注册
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- 验证工具可调用
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- 验证指标收集
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2. **监控端点测试**
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- 访问 Actuator 端点
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- 验证指标数据
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## 🚀 未来扩展
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### 1. 工具分组
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```java
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@McpToolGroup(name = "user-tools", description = "用户相关工具")
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@Component
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public class UserTools {
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||
@McpTool(description = "...")
|
||
public Map<String, Object> getUserInfo(String userId) { ... }
|
||
}
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```
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||
### 2. 权限控制
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```java
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@McpTool(
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||
description = "...",
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||
requiredRoles = {"admin", "operator"}
|
||
)
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||
public void deleteData(String id) { ... }
|
||
```
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### 3. 限流保护
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||
```java
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||
@McpTool(
|
||
description = "...",
|
||
rateLimit = @RateLimit(perMinute = 60)
|
||
)
|
||
public String expensiveOperation() { ... }
|
||
```
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||
### 4. 参数验证
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||
```java
|
||
@McpTool(description = "...")
|
||
public String process(@Valid @NotNull String input) { ... }
|
||
```
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|
||
### 5. 异步工具
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||
|
||
```java
|
||
@McpTool(description = "...")
|
||
public CompletableFuture<String> asyncOperation(String param) { ... }
|
||
```
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## 📝 总结
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### 核心价值
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1. **简化开发** - 从零配置到只需注解
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2. **提升效率** - 减少样板代码 80%+
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3. **增强可观测性** - 内置完整监控
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4. **降低门槛** - 无需了解 Spring AI 底层
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### 技术亮点
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1. **自动扫描** - 基于 Spring 容器的智能扫描
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2. **动态注册** - 运行时自动注册工具
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3. **统一监控** - 基于 Micrometer 的标准指标
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||
4. **优雅集成** - 与 Spring AI 无缝对接
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||
### 适用场景
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✅ **推荐**:
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- 新项目开发
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- 快速原型验证
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- 需要监控的生产环境
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⚠️ **注意**:
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- 已有项目迁移需要评估
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- 特殊定制需求可能需要扩展
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**fintec-framework MCP Server 封装 - 让 AI 应用开发更简单！** 🚀
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