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MCP 服务部署上线（sse 模式）

Cactus li2024年7月18日...大约 6 分钟MCPMCP

一、介绍

优化 mcp-server-csdn、mcp-server-weixin两个 MCP ,将部署方式改为 SSE 。

增加 Dockerfile 部署脚本，让服务支持以 sse 方式，被 ai-mcp-cactusli 调用。

二、流程梳理

如图，以 sse 方式，构建服务打包上线；

see方式进行服务的构建以及上线.drawio
see方式进行服务的构建以及上线.drawio
  • Server-Sent Events (SSE） ，是一种基于 HTTP 的服务器向客户端单向实时推送数据 的通信技术，常用于实现实时更新功能。
  • 在 Spring AI 框架中，SSE 的实现方式包括 spring-ai-starter-mcp-server、spring-ai-starter-mcp-server-webflux 两种框架实现。课程以 webflux 进行使用。
  • SSE 的部署方式，要把每个 mcp 服务，通过 docker 进行部署，提供出可用的接口。之后 ai-mcp-cactusli 工程则配置 sse 方式进行使用。

三、服务实现

1. 调整配置 mcp-server-csdn

image-20250718155652306
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1.1 pom 配置

<!-- 启用 Reactive Web 支持 &&  sse 模式需要配置 webflux -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>

    <!-- stdio 模式打开，sse 模式，注释掉。 -->
    <build>
        <finalName>mcp-server-csdn-app</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                <version>2.6</version>
                <configuration>
                    <skipTests>true</skipTests>
                    <testFailureIgnore>false</testFailureIgnore>
                    <includes>
                        <include>**/*Test.java</include>
                    </includes>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.4.3</version>
                <configuration>
                    <mainClass>cn.cactusli.mcp.csdn.McpServerCsdnApplication</mainClass>
                    <layout>JAR</layout>
                </configuration>
            </plugin>
<!--            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.13.0</version>
                <configuration>
                    <annotationProcessorPaths>
                        <path>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </path>
                    </annotationProcessorPaths>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>-->
        </plugins>
    </build>

应用名称是为了打包使用的，注意配置，cn.cactusli.mcp.csdn.McpServerCsdnApplication 配置你的路径的名称。

1.2 配置本地用户名密码

vim .local-config
USERNAME=你的账号
PASSWORD=你的密码

1.3 Dockerfile

# 基础镜像，可以先执行 docker pull openjdk:17-jdk-slim
FROM openjdk:17-jdk-slim

# 作者
MAINTAINER cactusli

# 配置
ENV PARAMS=""

# 时区
ENV TZ=PRC
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

# 添加应用
ADD target/mcp-server-csdn-app.jar /mcp-server-csdn-app.jar

ENTRYPOINT ["sh","-c","java -jar $JAVA_OPTS /mcp-server-csdn-app.jar $PARAMS"]

注意 mcp-server-csdn-app 名称要全局一样！！！

1.4 build.sh 构建脚本

# 普通镜像构建，随系统版本构建 amd/arm ./build.sh
docker build -t cactuslixf/mcp-server-csdn-app:1.0 -f ./Dockerfile .

# 兼容 amd、arm 构建镜像
# docker buildx build --load --platform liunx/amd64,linux/arm64 -t cactuslixf/mcp-server-csdn-app:1.0 -f ./Dockerfile . --push

2. 调整配置 mcp-server-weixin

2.1 pom 配置

<!-- 启用 Reactive Web 支持 &&  sse 模式需要配置 webflux -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-client-webflux</artifactId>
</dependency>


    <!-- stdio 模式打开，sse 模式，注释掉。 -->
    <build>
        <finalName>mcp-server-weixin-app</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.4.3</version>
                <configuration>
                    <mainClass>cn.cactusli.mcp.weixin.McpServerApplication</mainClass>
                    <layout>JAR</layout>
                </configuration>
            </plugin>
<!--            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.13.0</version>
                <configuration>
                    <annotationProcessorPaths>
                        <path>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </path>
                    </annotationProcessorPaths>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>-->
        </plugins>
    </build>

2.2 配置本地用户名密码

vim .local-config
USERNAME=你的账号
PASSWORD=你的密码

2.3 Dockerfile

# 基础镜像，可以先执行 docker pull openjdk:17-jdk-slim
FROM openjdk:17-jdk-slim

# 作者
MAINTAINER cactusli

# 配置
ENV PARAMS=""

# 时区
ENV TZ=PRC
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

# 添加应用
ADD target/mcp-server-weixin-app.jar /mcp-server-weixin-app.jar

ENTRYPOINT ["sh","-c","java -jar $JAVA_OPTS /mcp-server-weixin-app.jar $PARAMS"]

2.4 build.sh 构建脚本

# 普通镜像构建，随系统版本构建 amd/arm ./build.sh
docker build -t cactuslixf/mcp-server-weixin-app:1.0 -f ./Dockerfile .

# 兼容 amd、arm 构建镜像
# docker buildx build --load --platform liunx/amd64,linux/arm64 -t cactuslixf/mcp-server-weixin-app:1.0 -f ./Dockerfile . --push

3. 调整配置 ai-mcp-cactusli

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如图，修改 ai-mcp-cactusli 配置，以 sse 方式引入 mcp 服务端对接。账号添加 tag-v2 部署脚本。

3.1 sse 配置

  ai:
    mcp:
      client:
#        stdio:
#          servers-configuration: classpath:/config/mcp-servers-config-3.json
        sse:
          connections:
            mcp-server-csdn:
              url: http://192.168.1.218:8101
            mcp-server-weixin:
              url: http://192.168.1.218:8102
        request-timeout: 521s

主要配置个请求超时时间 521s，避免网络调用有超时可不用。see 服务地址分别是http://192.168.1.218:8101、http://192.168.1.218:8102。

3.2 客户端构建

@Configuration
public class OpenAIConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel openAiChatModel, ToolCallbackProvider tools) {
        DefaultChatClientBuilder defaultChatClientBuilder = new DefaultChatClientBuilder(openAiChatModel, ObservationRegistry.NOOP, (ChatClientObservationConvention) null);
        return defaultChatClientBuilder
                .defaultToolCallbacks(tools)
                .defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory()).build())
                .build();
    }

    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(5000)
                .build();
    }

/*    @Bean
    public ChatClient.Builder chatClientBuilder(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
        return new DefaultChatClientBuilder(openAiChatModel, ObservationRegistry.NOOP, (ChatClientObservationConvention) null);
    }*/


}

构建 ChatClient 客户端，并指定 syncMcpToolCallbackProvider tool，以及使用 chatMemory 方式记忆对话上下文，此处 gpt-4.1 的模型，配置了到了配置文件里。

3.3 构建镜像

docker build -t cactuslixf/ai-mcp-cactusli-app:1.0 -f ./Dockerfile .

# 兼容 amd、arm 构建镜像
# docker buildx build --load --platform liunx/amd64,linux/arm64 -t cactuslixf/ai-mcp-cactusli-app:1.0 -f ./Dockerfile . --push

构建完成镜像后，使用 push.sh 脚本进行推送！

3.4 部署配置

# docker-compose -f docker-compose-app-v1.0.yml up -d
services:
  # ai-mcp-cactusli-app
  ai-mcp-cactusli-app:
    image: cactuslixf/ai-mcp-cactusli-app:1.0
    container_name: ai-mcp-cactusli-app
    restart: always
    ports:
      - "8090:8090"
    volumes:
      - ./log:/data/log
      - ./mcp/config:/mcp/config
      - ./mcp/jar:/mcp/jar
    environment:
      - TZ=PRC
      - SERVER_PORT=8090
      - SPRING_DATASOURCE_USERNAME=postgres
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=postgres
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:postgresql://vector_db:5432/ai-rag-cactusli
      - SPRING_DATASOURCE_DRIVER_CLASS_NAME=org.postgresql.Driver
      - SPRING_AI_OLLAMA_BASE_URL=http://118.189.227.190:11434
      - SPRING_AI_OLLAMA_EMBEDDING_OPTIONS_NUM_BATCH=512
      - SPRING_AI_OLLAMA_MODEL=nomic-embed-text
      - SPRING_AI_OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/
      - SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=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
      - CRON_EXPRESSION=0 * * * * ?
      - SPRING_AI_OPENAI_EMBEDDING_OPTIONS_MODEL=text-embedding-3-small
      - SPRING_AI_RAG_EMBEDDING=text-embedding-3-small
      - SPRING_AI_MCP_CLIENT_SSE_CONNECTIONS_MCP_SERVER_CSDN_URL=http://mcp-server-csdn-app:8101
      - SPRING_AI_MCP_CLIENT_SSE_CONNECTIONS_MCP_SERVER_WEIXIN_URL=http://mcp-server-weixin-app:8102
      - REDIS_SDK_CONFIG_HOST=redis
      - REDIS_SDK_CONFIG_PORT=6379
      - REDIS_SDK_CONFIG_PASSWORD=0691bcb6
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"
    depends_on:
      - mcp-server-csdn-app
      - mcp-server-weixin-app
    networks:
      - my-network

  mcp-server-csdn-app:
    image:  cactuslixf/mcp-server-csdn-app:1.0
    container_name: mcp-server-csdn-app
    restart: always
    ports:
      - "8101:8101"
    volumes:
      - ./log:/data/log
    environment:
      - TZ=PRC
      - SERVER_PORT=8101
      - CSDN_API_CATEGORIES=Spring boot 实战
      - CSDN_API_COOKIE=xxxx
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"
    networks:
      - my-network

  mcp-server-weixin-app:
    image:  cactuslixf/mcp-server-weixin-app:1.0
    container_name: mcp-server-weixin-app
    restart: always
    ports:
      - "8102:8102"
    volumes:
      - ./log:/data/log
    environment:
      - TZ=PRC
      - SERVER_PORT=8102
      - WEIXIN_API_ORIGINAL_ID=gh_c696922683xxx
      - WEIXIN_API_APP_ID=wxfe46bdxxx
      - 
      - WEIXIN_API_APP_SECRET=5dd00bbd03649653374d0a3ecafxxxb59xxx
      - WEIXIN_API_TEMPLATE_ID=_o0NUW56X6taN7nQuXJEtWJ6eJrvxxx
      - WEIXIN_API_TOUSER=oTyc4vjtv0cxRYt82xxxAxxx
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"
    networks:
      - my-network


networks:
  my-network:
    driver: bridge

  • 配置mcp-server-weixin-app、mcp-server-csdn-app 服务。配置好 environment 信，这里需要配置你自己的参数。

  • 在 ai-mcp-cactusli-app 启动时候依赖于两个mcp启动后，并配置 mcp 地址，如；http://mcp-server-csdn-app:8101

  • 为什么可以直接使用http://mcp-server-csdn-app:8101进行访问？

    这是因为Docker 网络系统中的一个核心机制 —— Docker 自定义网络（Bridge 类型或 Overlay 类型）提供了内建的 DNS 服务，使得容器在同一网络中可以通过容器名互相解析并访问服务。

四、服务部署

1. 构建镜像

mcp-server-csdn、mcp-server-weixin、ai-rag-cactusli，3个工程都需要打包，构建，推送镜像到Docker hub。

2. 上传脚本

image-20250731103549801
image-20250731103549801
  • 这里需要注意文件上传的路径
  • 最后还需要确认下各个配置文件是否都修改为你的配置，如openai、微信公众号、csdn等

3. 执行脚本

执行环境安装命令

image-20250731104920302
image-20250731104920302
root@rag-host:/work/devops/ai-mcp-cactusli-tag-v2#  docker compose -f docker-compose-environment.yml up -d

执行服务安装

image-20250731163826696
image-20250731163826696
root@rag-host:/work/devops/ai-mcp-cactusli-tag-v2# docker compose -f docker-compose-app-v2.0.yml up -d

4. 验证是否启动成功

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  • 通过 sse 通信，你可以查看执行日志，做到这，你就可以通过 sse 链接你的 mcp 服务进行通信了。
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