Il y a quelques semaines, j’ai découvert l’intégration MCP (Model Context Protocol) dans Spring AI. Franchement, c’est exactement ce qui manquait pour faire le pont entre nos applications Spring et l’écosystème IA de manière standardisée.
Qu’est-ce que le Model Context Protocol ?
Le MCP, c’est un protocole standardisé qui permet aux modèles IA d’interagir avec des outils et ressources externes de façon structurée. Fini les intégrations bricolées entre votre application et vos modèles d’IA – on a enfin un standard qui fait le boulot proprement.
Ce qui m’a séduit immédiatement : le MCP supporte plusieurs mécanismes de transport pour offrir de la flexibilité selon les environnements. Ça change tout quand tu veux déployer en prod avec des contraintes réseau spécifiques.
L’approche Spring AI qui simplifie tout
Spring AI a intégré le MCP Java SDK avec une architecture en trois couches bien pensée. Pas besoin de réinventer la roue ou de se taper la complexité du protocole bas niveau.
Côté client, le MCP Client gère la négociation de version du protocole, la découverte d’outils, l’accès aux ressources et les interactions avec le système de prompts. Tout ça avec support synchrone et asynchrone selon tes besoins.
Côté serveur, le MCP Server expose les outils, gère les ressources avec accès basé URI et fournit les templates de prompts. La gestion concurrente des connexions clients est native.
Les starters qui changent la donne
Ce qui m’a vraiment convaincu, c’est la gamme de starters Spring Boot disponibles :
Pour les clients :
- spring-ai-starter-mcp-client pour le support STDIO et HTTP-SSE de base
- spring-ai-starter-mcp-client-webflux pour l’implémentation réactive
Pour les serveurs :
- spring-ai-starter-mcp-server avec support transport STDIO
- spring-ai-starter-mcp-server-webmvc pour l’implémentation Spring MVC
- spring-ai-starter-mcp-server-webflux pour l’approche réactive
Ce que ça change concrètement
Transport flexible : STDIO pour la communication inter-processus, HTTP-SSE pour le streaming réactif. Tu choisis selon ton architecture.
Négociation automatique : Plus besoin de gérer manuellement les versions de protocole et les capacités disponibles.
Intégration native Spring : Inversion de contrôle, configuration externalisée, métriques… tout l’écosystème Spring fonctionne out-of-the-box.
Mon retour d’expérience
J’ai testé l’intégration sur un projet où on expose des outils métier à des modèles LLM. Avant, c’était du bricolage avec des APIs REST personnalisées. Maintenant, avec MCP :
- Les modèles découvrent automatiquement nos outils disponibles
- La négociation de capacités évite les erreurs de compatibilité
- Le système de ressources avec URI simplifie l’accès aux données
- Les templates de prompts sont versionnés et centralisés
Le setup avec Spring Boot Starter ? Littéralement 5 minutes. Ajouter la dépendance, quelques properties de config, et c’est parti.
Attention aux breaking changes
Point important : la version 0.8.0 du MCP Java SDK introduit plusieurs changements incompatibles, notamment une nouvelle architecture basée sur les sessions. Si vous migrez depuis la 0.7.0, vérifiez bien la documentation.
Pourquoi c’est important
On assiste à la standardisation de l’écosystème IA. Avoir un protocole commun pour que les modèles interagissent avec nos outils, c’est comme avoir HTTP pour le web. Spring AI qui intègre MCP nativement, ça positionne Java et Spring dans la course à l’IA d’entreprise.
La suite
L’intégration est encore jeune mais prometteuse. Les patterns Spring (auto-configuration, health checks, métriques) appliqués à MCP ouvrent des possibilités intéressantes pour les architectures IA en production.
Vous pouvez démarrer directement avec Spring Initializer qui inclut maintenant le support MCP.
Quelqu’un a déjà testé l’intégration MCP dans ses projets Spring ? Quels outils exposez-vous à vos modèles IA ? Toujours curieux des cas d’usage concrets !
Documentation officielle : https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-overview.html
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