Spring AI中如何将MCP客户端的资源提供给ChatClient

看起来你已经把MCP工具集成到ChatClient里了，这步走得很顺畅！关于把MCP客户端的资源对接给ChatClient的问题，确实官方这块的文档和例子都比较少，我来给你分享几个可行的实操思路：

• 核心方案：通过ResourceRetriever绑定MCP资源
  Spring AI里对资源的访问都是通过ResourceRetriever接口统一处理的，你可以基于已有的mcpSyncClients创建一个MCP专属的资源检索器，再把它关联到ChatClient的构建流程中——核心就是调用.resourceRetriever()方法完成绑定，具体代码如下：

  // 基于MCP同步客户端创建资源检索器
  McpResourceRetriever mcpResourceRetriever = new McpResourceRetriever(mcpSyncClients);
  
  // 构建ChatClient时加入资源检索器配置
  ChatClient chatClient = chatClientBuilder
          .defaultToolCallbacks(new SyncMcpToolCallbackProvider(mcpSyncClients))
          .resourceRetriever(mcpResourceRetriever)
          .build();
  

  配置完成后，ChatClient就可以通过这个检索器自动访问MCP服务端上的所有可访问资源了。

• 可选：给资源加过滤规则
  如果你不想让ChatClient访问MCP上的所有资源，还可以给检索器加路径过滤，比如只允许读取documents/目录下的资源：

  McpResourceRetriever mcpResourceRetriever = new McpResourceRetriever(mcpSyncClients)
          .withResourcePathFilter(resourcePath -> resourcePath.startsWith("documents/"));
  

• 验证配置是否生效
  你可以在prompt里直接测试，比如问模型“帮我读取MCP上的xxx文档名称，然后总结它的核心内容”。如果配置没问题，模型会自动调用你设置的MCP资源检索器去拉取内容，再基于内容生成回答。

另外，你已经能通过MCP Inspector看到资源列表和内容，说明MCP客户端的基础配置是正常的，只要把检索器和ChatClient绑定好，基本就能解决问题。如果还是遇到异常，可以检查下MCP客户端的权限是否足够读取目标资源，或者有没有其他ResourceRetriever的配置覆盖了当前设置。

内容来源于stack exchange