Spring AI + MCP Bridge 튜토리얼 — ChatClient에 외부 도구 서버 연결하기 (2026)
요약
Spring AI와 Model Context Protocol(MCP)을 연결하는 MCP Bridge 구현 튜토리얼입니다. 하나의 MCP 도구 서버를 Cursor와 같은 IDE 에이전트와 Spring Boot 기반의 프로덕션 API에서 동시에 활용하는 방법을 다룹니다.
핵심 포인트
- MCP를 통해 외부 도구 서버를 Spring AI ChatClient에 연결하는 방법 제시
- 동일한 도구 서버를 IDE 에이전트와 서비스용 에이전트에서 중복 없이 공유 가능
- 의존성 설정부터 ChatClient와 ToolCallbackProvider 연동까지 단계별 가이드 제공
- Java 도구를 MCP 서버로 노출하는 보너스 팁 포함
Canonical URL: munonye.com에서 재게시되었습니다. 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
🔗 빠진 연결 고리 — 여러분은 우리의 Spring AI 에이전트 튜토리얼에서 @Tool 에이전트를 배웠고, M9-A에서 MCP 기초를 배웠습니다. 이 Spring AI MCP bridge 튜토리얼은 이 둘을 연결합니다. 여러분의 ChatClient가 Cursor가 하는 것과 동일한 방식으로 **외부 MCP 도구 서버 (external MCP tool servers)**를 호출하게 됩니다.
**Model Context Protocol (MCP)**는 IDE 에이전트가 도구를 발견하는 방식입니다. Spring AI는 여러분이 프로덕션 API에 AI를 배포하는 방식입니다. Spring AI MCP bridge를 사용하면 하나의 도구 서버가 두 가지 역할을 모두 수행할 수 있어, 중복 통합이 필요 없습니다.
이 실습 가이드는 AI Developer Tutorials 허브의 일부입니다. 소요 시간: 약 45분. 사전 요구 사항: Spring AI 첫 번째 REST 엔드포인트 (M7-A), OpenAI API 키, Node.js (샘플 MCP 서버용).
목차
- 왜 MCP와 Spring AI를 브릿지로 연결해야 하는가?
- 아키텍처 (Architecture)
- 1단계 — 의존성 (Dependencies)
- 2단계 — MCP 클라이언트 설정
- 3단계 — ChatClient + ToolCallbackProvider
- 4단계 — REST 엔드포인트
- 5단계 — 테스트
- 보너스 — Java 도구를 MCP 서버로 노출하기
- 프로덕션 체크리스트
왜 MCP와 Spring AI를 브릿지로 연결해야 하는가? {#why-bridge}
| 접근 방식 | 도구가 실행되는 곳 | 적합한 용도 |
|---|---|---|
| @Tool (M13, M14) | Spring Boot JVM 내부 | 서비스와 연결된 CRUD 에이전트 |
| ... | ||
| 💡 실제 활용 패턴: 여러분의 팀이 내부 문서 검색을 위한 MCP 서버를 구축합니다. 개발자들은 이를 Cursor에서 사용합니다. 이 브릿지를 사용하면 동일한 서버가 고객용 Spring Boot 에이전트의 동력도 됩니다. 즉, 하나의 도구 구현으로 두 명의 소비자(consumer)를 충족하는 것입니다. |
관련 읽을거리: 기존 앱에서 인프로세스 (in-process) @Tool을 사용하는 방법은 Add AI to Angular CRUD app (M14)를, 구조화된 도구 (structured tool) UX를 위한 방법은 Function calling from Angular (M8-B)를 참고하세요.
아키텍처 (Architecture) {#architecture}
┌─────────────────┐ stdio/SSE ┌──────────────────────┐
│ MCP tool server │ ◄──────────────► │ Spring Boot app │
...
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