主要观点：MCP 服务器可扩展大型语言模型功能，需自行编写 MCP 客户端，本文介绍使用 Spring AI 编写 MCP 客户端的步骤及相关内容。
关键信息：

• 提供了 MCP 服务器的四个工具：get_artists、search_artist、get_songs、search_song。
• 构建 MCP 服务器需先克隆仓库并执行mvn clean verify命令，jar 文件在server/target目录。
• 创建 MCP 客户端时，在 Spring Initializr 中添加Spring Web、Model Context Protocol Client、OpenAI依赖，还需添加io.projectreactor.netty:reactor-netty-http依赖，注入ChatClient和ToolCallbackProvider，在application.properties中配置客户端名称、MCP 服务器等信息。
• 可使用curl测试chat端点，如http://localhost:8080/chat?message=give%20me%20a%20list%20of%20gunter's%20favorite%20artists。
• 能控制工具执行，如使用controlled tool execution，在McpClientWithHitlController中可设置internalToolExecutionEnabled为 false 来阻止工具自动调用，可根据chatResponse是否包含工具调用来决定是否执行工具调用。
  重要细节：
• 构建 MCP 服务器的仓库地址为https://github.com/mydeveloperplanet/mymcpserverplanet，客户端代码在client目录。
• 控制工具执行的代码示例中，通过循环判断chatResponse是否有工具调用，若有则执行工具调用并更新prompt继续调用模型。
• 不同请求如获取艺术家列表和讲笑话，在控制工具执行时的控制台消息和 LLM 响应不同。