作為一個企業級的 MCP Server 服務，只運行在單機環境上是遠遠不夠的，我們需要讓它部署在多個機器上，并且支持分布式的調用，這其中當然還包括負載均衡和節點變更的動態感知等內容。

那么如何讓你的 MCP 服務支持這些功能呢？接下來，我們一起來看。

實現方案

MCP 生產級別的分布式部署方案主要包含以下兩種實現：

1.MCP Server + Nacos 注冊中心：最原始的實現方式，借助 Nacos 提供的健康檢查機制，加上負載均衡器實現了分布式部署實現流程如下圖所示：

2.使用 Spring AI Alibaba MCP Gateway 實現分布式部署：Spring AI Alibaba MCP Gateway 是基于 Nacos 提供的 MCP server registry 實現，它為普通應用建立一個中間代理層，從而實現了分布式部署的效果。一方面將 Nacos 中注冊的服務信息轉換成 MCP 協議的服務器信息，以便 MCP 客戶端可以無縫調用這些服務；另一方面可以實現協議轉化，將 MCP 協議轉換為對后端 HTTP、Dubbo 等服務的調用。基于 Spring AI Alibaba MCP Gateway，您無需對原有業務代碼進行改造，新增或者刪除 MCP 服務（在Nacos中）無需重啟代理應用，它的執行流程如下：

顯然第二種實現方式更簡單，且功能更強大，那我們來看下 Spring AI Alibaba MCP Gateway 的具體配置和代碼實現。

具體配置和代碼實現

以 Nacos 3.0 版本為例，它的實現步驟如下：

1.在 nacos 中進入 mcp 列表管理功能，創建一個 mcp server。

2.在 mcp server 中添加 tools 相關內容，表明要暴露的 tools 信息。

3.在 tools 信息中，需要配置一個 request template，格式與 higress 目前支持的格式完全兼容。

{
  "requestTemplate": {
    "url": "/v3/weather/weatherInfo?key={{ .config.credentials.api_key.data }}",
    "argsToUrlParam": true,
    "method": "GET"
  },
  "responseTemplate": {
    "body": "response value {{ .value }}"
  }
}

4.在工程中引入相關依賴。

<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>

5.配置 spring.ai.alibaba.mcp.nacos 相關信息。

spring:
      ai:
        alibaba:
          mcp:
            nacos:
              server-addr: 127.0.0.1:8848
              namespace: public
              username:
              password:
              gateway:
                service-names:
                 - echo-server

6.啟動服務之后，會讀取 nacos 中持有的 mcp server 相關配置信息，對外暴露出來，供 mcp client 進行調用。

這樣就完成了企業級 MCP 分布式部署與動態更新的問題，其中包括流量的負載均衡、節點變更動態感知等關鍵技術的具體實現。

小結

MCP 在面試中被問到的概率很大，因為它是熱門的 AI 技術。這其中包括 MCP 生產級別的使用問題，如 MCP 如何進行安全驗證？MCP 底層實現原理？底層實現協議？MCP 服務重啟后客戶端如何自動重連？MCP 如何進行企業級部署？等問題。

參考文檔

Spring AI Alibaba 官方博客