Agent开发-Arthas MCP Client通信机制

码农戏码

发布于 2026-06-25 20:12:33

930

以 arthas 为例，探索一下Spring AI 中 MCP Client端通信机制的实现。

Client调用流程

MCP 客户端调用服务器工具的流程如下：

1、建立连接：与 MCP 服务器搭建通信链路。

2、查询工具：获取服务器上所有外部工具的数量信息。

3、生成列表：将查询到的外部工具整理成列表，并融入当前对话场景。

4、调用工具：通过 Function calling 技术调用所需的外部工具。

通信协议

MCP 中 Client 与 Server 间使用 JSON-RPC 2.0 作为通信消息格式。

JSON-RPC 2.0是一种基于JSON（JavaScript Object Notation）的远程过程调用（RPC）协议。

它是一种轻量级的、无状态的、跨语言的通信协议，常用于客户端与服务端之间的交互。

JSON-RPC 是 RPC（远程过程调用）的一种具体实现，RPC 是一种通信范式，其核心目标是屏蔽网络细节，使远程调用如同本地调用般简单，并可基于多种底层网络协议（如 TCP/HTTP）实现。常见的 RPC 框架有 gRPC、Dubbo 和 Thrift。

Request

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "方法名",
  "params": {"参数名": "值"} | ["值 1", "值 2"],  // 对象或数组
  "id": "唯一ID"                             // 可选（通知请求可省略）
}

jsonrpc : 必须为 "2.0"。

method: 调用的方法名（字符串）。

params: 参数（可省略），支持对象（命名参数）或数组（位置参数）。

id: 请求标识符。

Response

成功

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": "返回值",
  "id": "对应请求 ID"
}

失败

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "error": {
    "code": -32601,
    "message": "Method not found",
    "data": "额外错误信息"  // 可选
  },
  "id": "对应请求 ID"      // 若请求无 ID，则为 null
}

Spring AI中相应源码

public record JSONRPCRequest( // @formatter:off  
    @JsonProperty("jsonrpc") String jsonrpc,  
    @JsonProperty("method") String method,  
    @JsonProperty("id") Object id,  
    @JsonProperty("params") Object params) implements JSONRPCMessage {
}

public record JSONRPCResponse( // @formatter:off  
    @JsonProperty("jsonrpc") String jsonrpc,  
    @JsonProperty("id") Object id,  
    @JsonProperty("result") Object result,  
    @JsonProperty("error") JSONRPCError error) implements JSONRPCMessage {

🚀 三种通信方式

MCP（模型上下文协议）主要支持 3 种通信方式，每种方式适用于不同的场景：

方式	通信协议	适用场景	优势	限制
1. STDIO	标准输入/输出	本地进程通信	简单、低延迟、无需网络	仅限本机、需管理进程生命周期
2. SSE	Server-Sent Events	远程服务器通信	支持跨网络、自动重连	单向流（服务器→客户端）
3. HTTP	JSON-RPC over HTTP	远程调用、负载均衡	双向请求-响应、可扩展	需处理网络延迟

建立连接

根据MCP的3 种通信方式，Spring AI 中如何选择？

<!-- STDIO + HTTP (JDK HttpClient) -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
</dependency>

<!-- SSE + WebFlux (响应式) -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>

创建MCPTransport

在StreamableHttpWebFluxTransportAutoConfiguration中创建WebClientStreamableHttpTransport

创建MCPClient

根据配置的MCP Client 类型，创建相应类型的MCPClient

/**
 * Client types supported by the MCP client.
 */
public enum ClientType {

	/**
	 * Synchronous (McpSyncClient) client
	 */
	SYNC,

	/**
	 * Asynchronous (McpAsyncClient) client
	 */
	ASYNC

}

连接建立成功后，会发送一个method为initialize的初始化的消息

Sending message for method initialize

Sending message JSONRPCRequest[jsonrpc=2.0, method=initialize, id=faf05893-0, params=InitializeRequest[protocolVersion=2025-06-18, capabilities=ClientCapabilities[experimental=null, roots=null, sampling=null, elicitation=null], clientInfo=Implementation[name=north-agent - arthas-mcp, title=arthas-mcp, version=1.0.0], meta=null]]

查询工具

建立完连接后，会发送 tools/list 请求

Sending message JSONRPCRequest[jsonrpc=2.0, method=tools/list, id=5fc929e0-1, params=PaginatedRequest[cursor=null, meta=null]]

会获取到完整的工具列表

生成列表

在Spring AI体系里面，MCP Client 获取的工具列表，会抽象成 ToolCallback

SyncMcpToolCallbackProvider mcpProvider = mcpToolCallbackProvider.getIfAvailable();  
List<ToolCallback> arthasCallbacks = mcpProvider == null  
    ? List.of()  
    : List.of(mcpProvider.getToolCallbacks());

调用工具

比如让查询一下JVM信息，会调用 jvm 命令，让服务端发送 tools/call 命令

Sending message JSONRPCRequest[jsonrpc=2.0, method=tools/call, id=5fc929e0-2, params=CallToolRequest[name=jvm, arguments={}, meta={user_id=user-001, _AGENT_=老}]]

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2026-04-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

通信