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标题: Spring AI MCP Server + Cline 快速搭建一个数据库 ChatBi 助手 [打印本页]

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作者: 种地    时间: 2025-4-9 12:20
标题: Spring AI MCP Server + Cline 快速搭建一个数据库 ChatBi 助手
一、Spring AI MCP

MCP 由 Anthropic 推出的一种开放标准协议，旨在统一大模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通讯方式。通过 MCP 协议，开发者可以更高效地实现 AI 模型与外部资源的集成，从而提拔应用的智能化和上下文感知本领。现在关于MCP的先容文章也非常多，这里就不过多先容了。
而 Spring AI MCP 则是基于 Spring AI 集成扩展了 MCP Java SDK，让开发者在 Spring 体系下可以快速开发 MCP Server 端或 MCP Client 端。别的官方将 Function Calling 模式给标记 Deprecated 了，说实话动作确实快：

MCP 官方文档：
   https://modelcontextprotocol.io/introduction
  Spring AI MCP 文档
   https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-overview.html
  本文基于 Spring AI MCP 实现 MCP Server 端包括三个 MCP Tool ，分别是 获取全部可用的表名、根据表名获取Schema、实行SQL。MCP Client 端利用 Cline 工具进行集成，以及和大模型的交互。
MCP调用实行结果如下所示（实验表结构后面内容中已提供）：
首先发起标题：现在的用户数是多少
大模型首先调用 MCP Server 获取全部可用的表名：

根据表名判断出必要利用的表后，主动再次调用 MCP Server 获取表的 Schema ：

根据 Schema 天生 SQL ，再次调用 MCP Server 实行 SQL。

根据拿到的实行结果天生答复：

下面开始上述结果的实现过程。
二、准备MySQL表结构及测试数据

用户表

1. CREATE TABLE `user` (
2.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
3.   `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
4.   `age` int DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
5.   PRIMARY KEY (`id`)
6. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户表';

复制代码

写入测试数据：

1. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (1, 'zhangsan', 20);
2. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (2, 'lisi', 60);
3. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (3, 'wangwu', 30);
4. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (4, 'zhaoliu', 31);
5. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (5, 'xiaoming', 35);
6. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (6, 'xiaohong', 25);
7. INSERT INTO `user`(`id`, `name`, `age`) VALUES (7, 'xiaolan', 40);

复制代码

角色表

1. CREATE TABLE `role` (
2.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
3.   `role` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '角色名',
4.   PRIMARY KEY (`id`)
5. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='角色表';

复制代码

写入测试数据：

1. INSERT INTO `role`(`id`, `role`) VALUES (1, 'admin');
2. INSERT INTO `role`(`id`, `role`) VALUES (2, 'common');
3. INSERT INTO `role`(`id`, `role`) VALUES (3, 'role1');
4. INSERT INTO `role`(`id`, `role`) VALUES (4, 'role2');
5. INSERT INTO `role`(`id`, `role`) VALUES (5, 'role3');

复制代码

工作组表：

1. CREATE TABLE `work_group` (
2.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
3.   `group` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '工作组',
4.   PRIMARY KEY (`id`)
5. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='工作组表';

复制代码

写入测试数据：

1. INSERT INTO `work_group`(`id`, `group`) VALUES (1, 'A');
2. INSERT INTO `work_group`(`id`, `group`) VALUES (2, 'B');
3. INSERT INTO `work_group`(`id`, `group`) VALUES (3, 'C');
4. INSERT INTO `work_group`(`id`, `group`) VALUES (4, 'E');

复制代码

用户角色关系表

1. CREATE TABLE `user_role_mapping` (
2.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
3.   `user_id` int DEFAULT NULL COMMENT '用户ID',
4.   `role_id` int DEFAULT NULL COMMENT '角色ID',
5.   PRIMARY KEY (`id`)
6. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户角色关系表';

复制代码

写入测试数据：

1. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (1, 1, 1);
2. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (2, 1, 2);
3. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (3, 1, 3);
4. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (4, 2, 4);
5. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (5, 2, 5);
6. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (6, 3, 2);
7. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (7, 4, 2);
8. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (8, 5, 2);
9. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (9, 6, 2);
10. INSERT INTO `user_role_mapping`(`id`, `user_id`, `role_id`) VALUES (10, 7, 5);

复制代码

用户工作组关系表

1. CREATE TABLE `user_work_group_mapping` (
2.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
3.   `user_id` int DEFAULT NULL COMMENT '用户ID',
4.   `group_id` int DEFAULT NULL COMMENT '工作组ID',
5.   PRIMARY KEY (`id`)
6. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户工作组关系表';

复制代码

写入测试数据：

1. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (1, 1, 1);
2. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (2, 1, 2);
3. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (3, 1, 3);
4. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (4, 2, 1);
5. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (5, 2, 2);
6. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (6, 2, 3);
7. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (7, 3, 2);
8. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (8, 3, 3);
9. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (9, 4, 1);
10. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (10, 4, 2);
11. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (11, 5, 2);
12. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (12, 5, 4);
13. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (13, 6, 3);
14. INSERT INTO `user_work_group_mapping`(`id`, `user_id`, `group_id`) VALUES (14, 7, 2);

复制代码

三、Spring AI MCP Server 搭建

首先创建 SpringBoot 项目。注意：SpringBoot 版本必要 3.x 以上，jdk 版本 17 及以上。
在 pom 中加入 spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter 的依靠，整体 pom 如下：

1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
3.          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
4.     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
5.     <groupId>com.example</groupId>
6.     <artifactId>mcp-demo</artifactId>
7.     <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
8.     <name>mcp-demo</name>
9.     <description>mcp-demo</description>
10.     <properties>
11.         <java.version>17</java.version>
12.         <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
13.         <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
14.         <spring-boot.version>3.4.2</spring-boot.version>
15.         <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>
16.     </properties>
17.     <dependencies>
18.         <dependency>
19.             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
20.             <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
21.         </dependency>
23.         <dependency>
24.             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
25.             <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
26.             <scope>test</scope>
27.         </dependency>
29.         <dependency>
30.             <groupId>org.springframework.ai</groupId>
31.             <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
32.             <version>${spring-ai.version}</version>
33.         </dependency>
35.         <dependency>
36.             <groupId>mysql</groupId>
37.             <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
38.             <version>8.0.22</version>
39.         </dependency>
41.         <dependency>
42.             <groupId>com.alibaba</groupId>
43.             <artifactId>druid</artifactId>
44.             <version>1.1.6</version>
45.         </dependency>
46.         <dependency>
47.             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
48.             <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
49.         </dependency>
51.     </dependencies>
54.     <dependencyManagement>
55.         <dependencies>
56.             <dependency>
57.                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
58.                 <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
59.                 <version>${spring-boot.version}</version>
60.                 <type>pom</type>
61.                 <scope>import</scope>
62.             </dependency>
63.             <dependency>
64.                 <groupId>org.springframework.ai</groupId>
65.                 <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
66.                 <version>${spring-ai.version}</version>
67.                 <type>pom</type>
68.                 <scope>import</scope>
69.             </dependency>
70.         </dependencies>
71.     </dependencyManagement>
73.     <build>
74.         <plugins>
75.             <plugin>
76.                 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
77.                 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
78.                 <version>3.8.1</version>
79.                 <configuration>
80.                     <source>17</source>
81.                     <target>17</target>
82.                     <encoding>UTF-8</encoding>
83.                 </configuration>
84.             </plugin>
85.             <plugin>
86.                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
87.                 <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
88.                 <version>${spring-boot.version}</version>
89.                 <executions>
90.                     <execution>
91.                         <goals>
92.                             <goal>repackage</goal>
93.                         </goals>
94.                     </execution>
95.                 </executions>
96.             </plugin>
97.         </plugins>
98.     </build>
100.     <repositories>
101.         <repository>
102.             <name>Central Portal Snapshots</name>
103.             <id>central-portal-snapshots</id>
104.             <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
105.             <releases>
106.                 <enabled>false</enabled>
107.             </releases>
108.             <snapshots>
109.                 <enabled>true</enabled>
110.             </snapshots>
111.         </repository>
112.         <repository>
113.             <id>spring-milestones</id>
114.             <name>Spring Milestones</name>
115.             <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
116.             <snapshots>
117.                 <enabled>false</enabled>
118.             </snapshots>
119.         </repository>
120.         <repository>
121.             <id>spring-snapshots</id>
122.             <name>Spring Snapshots</name>
123.             <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
124.             <releases>
125.                 <enabled>false</enabled>
126.             </releases>
127.         </repository>
128.     </repositories>
130. </project>

复制代码

application.yml 中加入数据库连接配置：

1. spring:
2.   datasource:
3.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/langchain?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8
4.     type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
5.     username: root
6.     password: root
7.     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

复制代码

创建三个 MCP Tool ，实现 获取可用表名、根据表名获取表结构、实行SQL 三个功能：

1. @Component
2. public class DBTool {
4.     @Resource
5.     private JdbcTemplate jdbcTemplate;
7.     private final String sql = "SELECT TABLE_NAME, TABLE_COMMENT FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'langchain'";
9.     private final String schemaSql = "SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE, COLUMN_COMMENT FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS " +
10.             "WHERE TABLE_SCHEMA = 'langchain' AND TABLE_NAME = ?";
12.     @Tool(description = "获取所有可用的表名")
13.     public List<String> getTables() {
14.         List<Map<String, Object>> maps = jdbcTemplate.queryForList(sql);
15.         return maps.stream().map(map -> {
16.             String tableName = String.valueOf(map.get("TABLE_NAME"));
17.             String tableComment = String.valueOf(map.get("TABLE_COMMENT"));
18.             return tableName + " (" + tableComment + ")";
19.         }).collect(Collectors.toList());
20.     }
22.     @Tool(description = "根据表名获取Schema")
23.     public String getTableSchema(@ToolParam(description = "表名") List<String> tables) {
24.         return tables.stream().filter(t -> !t.isBlank()).map(tableName -> {
25.             List<Map<String, Object>> columns = jdbcTemplate.queryForList(schemaSql, tableName);
26.             String tablePrompt = columns.stream().map(map -> {
27.                 String name = String.valueOf(map.get("COLUMN_NAME"));
28.                 String type = String.valueOf(map.get("DATA_TYPE"));
29.                 String comment = String.valueOf(map.get("COLUMN_COMMENT"));
30.                 return String.format("%s (%s) - %s", name, type, comment);
31.             }).collect(Collectors.joining(", \n"));
32.             return String.format("Table: %s (%s)\n", tableName, tablePrompt);
33.         }).collect(Collectors.joining("\n"));
34.     }
36.     @Tool(description = "执行SQL查询结果")
37.     public List<Map<String, Object>> runSql(@ToolParam(description = "sql") String sql) {
38.         if (sql.contains("DELETE") || sql.contains("UPDATE") || sql.contains("INSERT")){
39.             throw new RuntimeException("执行SQL仅限于查询语句！");
40.         }
41.         return jdbcTemplate.queryForList(sql);
42.     }
44. }

复制代码

注册 MCP Tools ：

1. @Configuration
2. public class MCPConfig {
4.     @Bean
5.     public List<ToolCallback> tools(DBTool dbTool) {
6.         return new java.util.ArrayList<>(List.of(ToolCallbacks.from(dbTool)));
7.     }
8. }

复制代码

到此 Java 端的开发就结束了，下面打包成 jar 包，为后续 Cline 利用：

1. mvn clean package

复制代码

四、Cline 配置 MCP Server

利用 VsCode 打开 Cline ，点击右上角 MCP Server，然后选择 Installed ，点击 Configure MCP Server：

写入如下 json 配置，注意 jar 包的路径修改为你的真实所在：

1. {
2.   "mcpServers": {
3.     "mymcp": {
4.       "command": "java",
5.       "args": [
6.         "-jar",
7.         "D:/mcp-demo/target/mcp-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
8.       ],
9.       "disabled": false
10.     }
11.   }
12. }

复制代码

然后右侧可以看到 MCP Server 的连接状态，绿色表示连接正常，点开可以看到前面实现的 tools ，别的每个工具的 Auto-approve 建议打上勾，如果不打勾 Cline 调用 MCP Server 时会让我们手动确认一下是否实行：

别的还要在设置开启利用 MCP Server：

到此 Cline 端就配置完成了，可以在对话窗口测试结果。
五、测试

发起标题：现在的用户数，以及每个用户所属的角色和工作组
大模型首先调用 MCP Server 获取全部可用的表名：

然后根据表名判断必要利用哪些表，再次调用 MCP Server 获取表的 Schema ：

根据 Schema 天生 SQL ，再次调用 MCP Server 实行 SQL。

根据拿到的查询结果天生答复：

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