例如虚拟的GET访问地址 http://open.xxxx.mcp.api/sse GET请求正常；虚拟的POST地址 https://open.xxxx.mcp.api/stream POST请求，GET请求报405。

二、Google的ADK（Agent Development Kit）集成应用

<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk</artifactId>
    <version>0.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp</artifactId>
    <version>0.11.3</version>
</dependency>

// 构建 MCP Toolsets 列表
private List<McpToolset> buildMcpToolsets(AgentConfig agentConfig) {

    List<String> availableTools = agentConfig.getAvailableTools();
    List<McpToolset> mcpToolsetList = new ArrayList<>();

    if (availableTools == null || availableTools.isEmpty()) {
        for (String mcpServerName : availableTools) {
            McpConfigEntity mcpConfig = mcpService.findByName(mcpServerName);
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            Optional<Object> toolFilter = Optional.empty(); // 不过滤，加载所有工具
            McpToolset mcpToolset = null;
            if (mcpConfig != null) {
                McpConfigType type = mcpConfig.getConnectionType();
                switch (type) {
                    case STREAMING:
                        StreamableHttpServerParameters post = StreamableHttpServerParameters.builder(
                                mcpConfig.getConnectionConfig()
                        ).build();
                        mcpToolset = new McpToolset(post, objectMapper, toolFilter);
                        mcpToolsetList.add(mcpToolset);
                    case STUDIO:
                        StdioServerParameters stdio = StdioServerParameters.builder()
                                .command(mcpConfig.getConnectionConfig())
                                .build();
                        mcpToolset = new McpToolset(stdio.toServerParameters(), objectMapper, toolFilter);
                        mcpToolsetList.add(mcpToolset);
                    case SSE:
                    default:
                        SseServerParameters sse = SseServerParameters.builder().url(mcpConfig.getConnectionConfig()).build();
                        mcpToolset = new McpToolset(sse, objectMapper, toolFilter);
                        mcpToolsetList.add(mcpToolset);
                }
            }
        }
    }
    return mcpToolsetList;
}


//Agent使用
LlmAgent.Builder builder = LlmAgent.builder()
        .name(name)
        .model(adkModel)
        .description(description)
        .instruction(combinedInstruction);

// 集成 MCP Toolsets
List<McpToolset> mcpToolsets = buildMcpToolsets(agentConfig);
builder.tools(mcpToolsets);

  三、Spring AI（Alibaba Agent Framework）的集成应用

<spring-ai.version>1.1.0-M4</spring-ai.version>
<spring-ai-alibaba-extensions.version>1.1.0.0-M5</spring-ai-alibaba-extensions.version>
<spring-boot.version>3.4.8</spring-boot.version>
<mcp.version>0.14.0</mcp.version>

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.checkpoint.savers.MemorySaver;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.exception.GraphRunnerException;
import io.modelcontextprotocol.client.McpAsyncClient;
import io.modelcontextprotocol.client.McpClient;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.WebClientStreamableHttpTransport;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.WebFluxSseClientTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatOptions;
import org.springframework.ai.deepseek.api.DeepSeekApi;
import org.springframework.ai.mcp.AsyncMcpToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;


private static WebClient.Builder createWebClientBuilder(String baseUrl) {
    return WebClient.builder()
            .baseUrl(baseUrl)
            .defaultHeader("Accept", "text/event-stream")
            .defaultHeader("Content-Type", "application/json")
            .codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().maxInMemorySize(1024 * 1024 * 10));

}

DeepSeekApi api = DeepSeekApi.builder()
                .baseUrl("https://api.deepseek.cn")
                .apiKey("sk_1xxx1_2yyyzzz")
                .build();
        DeepSeekChatOptions options = DeepSeekChatOptions.builder()
                .model("deepseek/deepseek-v3.1")
                .temperature(0.7)       // 控制随机性
                .maxTokens(2000)      // 最大输出长度
                .topP(0.9)           // 核采样参数
                .build();

        DeepSeekChatModel model = DeepSeekChatModel.builder()
                .deepSeekApi(api)
                .defaultOptions(options)
                .build();



        WebFluxSseClientTransport sseClientTransport = WebFluxSseClientTransport.builder(
                createWebClientBuilder("https://open.ai.mcp.api/mcp/"))
                .sseEndpoint("sse")
                .build();
        McpAsyncClient sseClient = McpClient.async(sseClientTransport)
                .clientInfo(new McpSchema.Implementation("sse server", "1.0.0"))
                .build();
        AsyncMcpToolCallbackProvider sseProvider = AsyncMcpToolCallbackProvider.builder().mcpClients(sseClient).build();

        WebClientStreamableHttpTransport streamableHttpTransport = WebClientStreamableHttpTransport.builder(
                        createWebClientBuilder("https://open.ai.mcp.api/mcp/"))
                .endpoint("stream/ai?api_key=xxx")
                .build();
        McpAsyncClient streamClient = McpClient.async(streamableHttpTransport)
                .clientInfo(new McpSchema.Implementation("streamable server", "1.0.0"))
                .build();
        AsyncMcpToolCallbackProvider streamProvider = AsyncMcpToolCallbackProvider.builder().mcpClients(streamClient).build();



        ReactAgent mcpAgent = ReactAgent.builder()
                .model(model)
                .chatOptions(options)
                .name("McpAgent")
                .systemPrompt("你是一个专业调用Mcp服务工具助手，优先选择提供的mcp工具服务（默认显示mcp服务名称列表和tool工具名称列表）")
                .saver(new MemorySaver())
//                .tools(sseProvider.getToolCallbacks())
                .tools(streamProvider.getToolCallbacks())
                .build();

MCP服务被Google ADK与Spring AI框架的Agent调用

1、MCP服务的SSE与Streamable http对比  
2、Google的ADK（Agent Development Kit）集成应用MCP
3、Spring AI（Alibaba Agent Framework）的集成应用MCP

人工智能

后端

开发工具

对比SSE与Streamablehttp技术：SSE基于HTTP长连接单向推送，适合实时应用；Streamablehttp支持双向流式通信，灵活性更高。文章详解Google ADK和SpringAI集成方案，包含MCP工具集构建、环境配置及代码实现，助力开发者快速实现AI服务对接。

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MCP服务被Google ADK与Spring AI框架的Agent调用

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