作为一个企业级的 MCP Server 服务,只运行在单机环境上是远远不够的,我们需要让它部署在多个机器上,并且支持分布式的调用,这其中当然还包括负载均衡和节点变更的动态感知等内容。
那么如何让你的 MCP 服务支持这些功能呢?接下来,我们一起来看。
MCP 生产级别的分布式部署方案主要包含以下两种实现:


显然第二种实现方式更简单,且功能更强大,那我们来看下 Spring AI Alibaba MCP Gateway 的具体配置和代码实现。
以 Nacos 3.0 版本为例,它的实现步骤如下:


{
"requestTemplate": {
"url": "/v3/weather/weatherInfo?key={{ .config.credentials.api_key.data }}",
"argsToUrlParam": true,
"method": "GET"
},
"responseTemplate": {
"body": "response value {{ .value }}"
}
}<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba MCP Gateway -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-mcp-gateway</artifactId>
<version>1.0.0.3-SANPSHOT</version>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba MCP Server -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-server</artifactId>
<version>1.0.0.3-SANPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>spring:
ai:
alibaba:
mcp:
nacos:
server-addr: 127.0.0.1:8848
namespace: public
username:
password:
gateway:
service-names:
- echo-server
这样就完成了企业级 MCP 分布式部署与动态更新的问题,其中包括流量的负载均衡、节点变更动态感知等关键技术的具体实现。
MCP 在面试中被问到的概率很大,因为它是热门的 AI 技术。这其中包括 MCP 生产级别的使用问题,如 MCP 如何进行安全验证?MCP 底层实现原理?底层实现协议?MCP 服务重启后客户端如何自动重连?MCP 如何进行企业级部署?等问题,当然这些问题视频版和图文版的解析,也会陆续发布到我的《AI 常见面试题》专栏里,类似的问题我应该会整理 70~80 道,让我们一起学习和掌握知识的核心原理,找到更好的工作,加油。
Spring AI Alibaba 官方博客
本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、Dify、Spring AI Alibaba、智能体(AI Agent)、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型、AI 常见面试问题等内容。