Spring Boot + MCP: 초보자를 위한 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- *AI 개발자 및 Spring Boot 프레임워크 사용자**
- 난이도: 초보자부터 중급자까지 적합
- 내용: MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 통합 방법과 Spring Boot 프로젝트 구축 가이드 제공
핵심 요약
- MCP의 중요성: AI 모델의 사용 제한, 환경 요인, 윤리적 문제 등 컨텍스트 정보를 명확히 하여 투명성과 책임성 확보
- Spring Boot 통합:
@Tool애너테이션,ToolCallbackProvider등을 활용한 MCP 서버 구축 - 기술적 요구사항: Spring Boot 3.3.6, Spring AI BOM 1.0.0-SNAPSHOT 사용 권장
섹션별 세부 요약
1. MCP의 필요성
- 문제점: AI 모델의 컨텍스트 정보가 없어 법적, 윤리적 리스크 증가
- 해결책: MCP를 통한 모델 생명주기 전반에 대한 메타데이터 통합
- 효과: 정책 준수, 사용자 신뢰, 모델 추적 가능성 향상
2. 프로젝트 설정
- 필수 도구: JDK 17, Maven, Spring Boot 3.3.6, Spring AI BOM 1.0.0-SNAPSHOT
- 프로젝트 구조:
```bash
├── pom.xml
├── src/
│ └── main/
│ └── java/
│ └── org/springframework/ai/mcp/server/
```
- 의존성: Spring AI Boot Starter MCP 서버 통합 지원
3. 서비스 구현 예시
- 코드 예시:
```java
@Service
public class NewService {
@Tool(description = "도구 기능 설명")
public String newTool(String param) {
// 구현 내용
}
}
```
- 기능: SSE/STDIO 전송 모드, 의존성 주입 자동화, 정책 기반 보호 기능 제공
4. 빌드 및 실행
- 빌드 명령:
```bash
mvn clean install
```
- 실행 방법:
```bash
mvn spring-boot:run
# 또는 생성된 JAR 파일 사용
java -jar target/java-mcp-tools-0.0.1-SNAPSHOT.jar
```
결론
- 핵심 팁: MCP를 통한 AI 모델의 컨텍스트 정보 명시로 투명성과 윤리적 관리 가능
- 추천 사항: Spring Boot와 MCP 통합 시 Spring AI BOM 1.0.0-SNAPSHOT 사용, @Tool 애너테이션 활용
- 결론: MCP는 AI 모델의 책임성, 정확성, 사용자 신뢰를 확보하는 필수 인프라로, Spring Boot 기반으로 확장 가능한 구조로 구현 가능