目前已知的两个 mcp-server java 应用开发框架（ID类的，封装后体验都比较简洁）：

spring-ai-mcp，支持 java17 或以上
solon-ai-mcp，支持 java8 或以上（也支持集成到 springboot2, jfinal, vert.x 等第三方框架）
下面分别用两个框架，构建一个天气查询的 mcp 工具服务。

1、spring ai mcp server（支持 java17 或以上）
添加关键的依赖包（版本号与 springboot 各自独立）


org.springframework.ai
spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter
1.0.0-M6

添加配置（为服务端点命名）

spring.ai.mcp.server.name: jdbc-mcp-server
示例代码（构建服务，然后发布为 ToolCallbackProvider）

@Service
public class JdbcQueryService {

@Tool(description = "查询天气预报")
public String getWeather(@ToolParam(description = "城市位置") String location) {
    return "晴，14度";
}

}

@Configuration
public class McpConfig {

@Bean
ToolCallbackProvider jdbcQueryTools(JdbcQueryService jdbcQueryService) {
    return MethodToolCallbackProvider
            .builder()
            .toolObjects(jdbcQueryService)
            .build();
}

}
2、solon ai mcp server（支持 java8 或以上）
添加关键的依赖包（版本号随 solon 一致）

<groupId>org.noear</groupId>
<artifactId>solon-ai-mcp</artifactId>
<version>3.2.0</version>


示例代码（跟 mvc 的开发非常像）

@McpServerEndpoint(name="mcp-case1", sseEndpoint = "/case1/sse")
public class McpServerTool {

@ToolMapping(description = "查询天气预报")
public String getWeather(@ToolParam(description = "城市位置") String location) {
    return "晴，14度";
}

}
solon ai mcp server 支持多端点。就是一个服务就可提供多组工具（供不同的场景使用，灵活性更好）：

可以有一组关于天气的工具
可以再有一组关于地图的工具
3、总结
开发体验比较

比较 srping-ai-mcp solon-ai-mcp
开发 基于组件开发 基于组件开发
配置 通过 yaml 配置 组件，即是配置（也可引用 yaml 配置）
发布 通过配置器发布为 ToolCallbackProvider 组件，即是发布
jdk要求 jdk17或以上 jdk8或以上
端点支持 好像只能一个（一个服务内） 支持多端点（一个服务内）
solon-ai-mcp 的开发相对更简洁，三位一体。且支持多端点