Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 地图位置

Spring AI Demo MCP Server

基于Spring Boot和Spring AI的MCP Server演示项目,提供天气预报和特产查询工具,支持SSE流式响应。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 7
Spring BootJava天气预报Spring AI

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
ffengtian
提供方
ffengtian

工具数量

7

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Spring AI Demo MCP Server 属于地图位置类 MCP Server,公开资料标注 7 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

地图位置

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 7 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

Spring AI MCP Server Demo

这是一个基于 Spring Boot 3.4.9 和 Spring AI 1.0.0 的 MCP Server 演示项目,使用 @Tool 注解提供两个模拟的 MCP Server 方法,并支持 SSE 远程服务。

🚀 项目特性

  • JDK 17 + Spring Boot 3.4.9 + Spring AI 1.0.0
  • MCP Server 工具:

- 🌤️ 天气预报工具:根据地区名称返回模拟天气信息 - 🍜 特产查询工具:根据地区名称返回地区特色美食

  • SSE 流式响应:支持实时流式数据推送
  • 标准 Spring Boot 项目结构:遵循最佳实践

📋 技术栈

  • 后端框架:Spring Boot 3.4.9
  • AI 框架:Spring AI 1.0.0
  • MCP 协议:Model Context Protocol
  • 响应式编程:Spring WebFlux (SSE 支持)
  • 构建工具:Maven
  • Java 版本:JDK 17

🛠️ 快速开始

1. 环境要求

  • JDK 17+
  • Maven 3.6+

2. 运行项目

# 编译项目
mvn clean compile

# 运行项目
mvn spring-boot:run

项目启动后访问:http://localhost:8080

🔧 MCP Server 工具

天气预报工具 (WeatherTool)

工具名称描述参数
getWeatherForecast根据地区名称获取天气预报信息location - 地区名称
getSupportedWeatherCities获取所有支持天气预报查询的城市列表无
getBatchWeatherForecast批量获取多个城市的天气预报信息cities - 城市名称列表(逗号分隔)

特产查询工具 (SpecialtyTool)

工具名称描述参数
getLocalSpecialty根据地区名称获取当地特色美食和特产信息location - 地区名称
getSupportedSpecialtyCities获取所有支持特产查询的城市列表无
getBatchLocalSpecialty批量获取多个城市的特产美食信息cities - 城市名称列表(逗号分隔)
getCitiesByCategory根据菜系名称查询相关城市category - 菜系名称

📡 API 接口

测试接口

天气查询测试

GET /api/test/weather/{location}

特产查询测试

GET /api/test/specialty/{location}

批量天气查询测试

GET /api/test/weather/batch?cities=北京,上海,广州

批量特产查询测试

GET /api/test/specialty/batch?cities=北京,上海,广州

菜系查询测试

GET /api/test/category/{category}

支持城市列表

GET /api/test/cities

SSE 流式接口

流式天气查询

GET /api/sse/weather/{location}

流式特产查询

GET /api/sse/specialty/{location}

流式批量天气查询

GET /api/sse/weather/batch?locations=北京,上海,广州

流式批量特产查询

GET /api/sse/specialty/batch?locations=北京,上海,广州

流式服务器状态

GET /api/sse/status

🎯 功能演示

支持的城市

项目支持以下10个城市的天气和特产查询:

  • 北京、上海、广州、深圳、杭州
  • 成都、西安、武汉、南京、重庆

示例调用

单个城市天气查询

curl http://localhost:8080/api/test/weather/北京

单个城市特产查询

curl http://localhost:8080/api/test/specialty/成都

菜系查询

curl http://localhost:8080/api/test/category/川菜

🏗️ 项目结构

src/main/java/com/learn/peppa/spring/ai/demo/
├── SpringAiDemoApplication.java          # 主启动类
├── tool/
│   ├── WeatherTool.java                   # 天气预报MCP工具
│   └── SpecialtyTool.java                 # 特产查询MCP工具
├── controller/
│   ├── TestController.java                # MCP工具测试控制器
│   └── SseController.java                 # SSE流式响应控制器
├── dto/
│   ├── WeatherInfo.java                   # 天气信息DTO
│   ├── SpecialtyInfo.java                 # 特产信息DTO
│   └── McpResponse.java                   # MCP响应DTO
└── service/
    └── McpServerService.java              # MCP Server服务类

🔧 开发说明

MCP Server 配置

在 application.properties 中配置 MCP Server:

# MCP Server 配置
spring.ai.mcp.server.enabled=true
spring.ai.mcp.server.stdio=true
spring.ai.mcp.server.name=weather-specialty-server
spring.ai.mcp.server.version=1.0.0

@Tool 注解使用

使用 @Tool 注解标记 MCP 工具方法:

@Tool(name = "getWeatherForecast", description = "根据地区名称获取天气预报信息")
public String getWeatherForecast(String location) {
    // 工具实现
}

代码规范

  • 遵循阿里 P3C 代码规范
  • 使用 Spring Boot 最佳实践
  • 响应式编程模式
  • 完整的错误处理

🐛 故障排除

常见问题

  1. MCP Server 启动失败

- 检查 Spring AI 1.0.0 依赖是否正确 - 确认 MCP Server 配置正确

  1. 工具方法无法调用

- 检查 @Tool 注解是否正确 - 确认方法参数和返回值类型正确

  1. SSE 连接问题

- 检查 WebFlux 依赖是否正确 - 确认 SSE 端点配置正确

📄 许可证

本项目仅用于学习和演示目的。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进这个项目!


注意:本项目是一个 MCP Server 演示,不涉及大模型调用。大模型调用功能应在客户端项目中实现。

工具与能力

工具数量

7

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

SpringBootJava混合部署SpringAIMCPServer天气预报特产查询SSE流式响应

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

地址与坐标转换

把地址转成经纬度,或按坐标反查位置。

路线与距离

算行程时间、规划多点路线。

天气与出行

查天气和预警,按条件安排行程。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 7 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在地图位置场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Spring AI Demo MCP Server

MCP World · 本页

7未说明未标注1 个2026-05-17
Baidu Maps

MCP World

10stdio有1 个2026-05-17
MCP Server C2f246e3

MCP World

20stdio有1 个2026-05-17
OpenStreetMap MCP Server

MCP.so

12stdio有3 个2026-05-17
Google Maps (google-maps-aa2563d3)

MCP World

7未说明未标注1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Spring AI Demo MCP Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Spring AI Demo MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Spring AI Demo MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Spring AI Demo MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Spring AI Demo MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

继续浏览同类 MCP