Spring AI项目中MCP工具调用的配置实践

背景介绍

在使用Spring AI项目与通义千问模型集成时，开发者遇到了MCP工具无法正常调用的问题。本文将深入分析问题原因并提供解决方案，帮助开发者正确配置ChatClient以实现MCP工具的有效调用。

问题现象

开发者在使用Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT版本时，配置了如下ChatClient：

@Bean
ChatClient tongYiWithMcp() {
    ChatClient.Builder builder = ChatClient.builder(
                    OpenAiChatModel.builder().openAiApi(
                                    OpenAiApi.builder()
                                            .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                                            .completionsPath("/chat/completions")
                                            .embeddingsPath("/embeddings")
                                            .apiKey("")
                                            .build())
                            .build())
            .defaultOptions(
                    ChatOptions.builder().model("qwen-max").build())
            .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider)
            .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor());
    return builder.build();
}

虽然日志显示工具列表能够正常获取，但在实际调用时MCP工具却未被触发。而相同的模型和MCP配置在其他场景下可以正常工作。

问题分析

通过分析问题现象，我们可以发现几个关键点：

1. 工具列表能够正常获取，说明基础连接配置正确
2. 工具未被调用，可能是回调机制或配置方式存在问题
3. 开发者后续尝试了另一种配置方式可以正常工作

解决方案

正确配置方式

经过实践验证，以下配置方式可以确保MCP工具被正常调用：

@Bean
public ChatClient tongYiWithMcp2(ChatClient.Builder chatClientBuilder, 
                                List<McpSyncClient> mcpSyncClients) {
    return chatClientBuilder
            .defaultToolCallbacks(new SyncMcpToolCallbackProvider(mcpSyncClients))
            .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor(),
                    MessageChatMemoryAdvisor.builder(MessageWindowChatMemory.builder().build()).build())
            .build();
}

关键配置要点

1. 使用ChatClient.Builder自动注入：通过Spring的依赖注入机制获取ChatClient.Builder实例，确保构建器已正确初始化。

2. 正确配置工具回调：使用SyncMcpToolCallbackProvider并传入McpSyncClient列表，确保工具调用机制完整。

3. 添加必要的Advisor：除了日志记录Advisor外，还添加了MessageChatMemoryAdvisor，这对工具调用流程可能有重要影响。

API路径配置建议

对于使用不同API路径的情况（如https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/），应注意：

1. baseUrl应只包含协议和主机部分（如https://ark.cn-beijing.volces.com）
2. API版本路径（如/api/v3）应包含在completionsPath中
3. 避免在defaultOptions中覆盖重要配置

经验总结

1. 避免过度配置：初始问题中可能因defaultOptions的配置干扰了工具调用机制。

2. 依赖注入优于手动构建：使用Spring提供的ChatClient.Builder自动注入更可靠。

3. 内存管理很重要：MessageChatMemoryAdvisor的添加可能是工具能正常调用的关键因素之一。

4. API路径分段：正确划分baseUrl和completionsPath的内容，避免路径配置错误。

通过以上实践，开发者可以顺利解决Spring AI项目中MCP工具调用的问题，实现与通义千问等模型的有效集成。