MCP分为MCP Client和MCP Server：
- MCP Client负责进行工具发现和工具调用
- MCP Server负责提供工具和工具执行
总体流程图
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十大步骤详解
第一步，MCP Client接收用户的问题，比如“今天是几月几号”。
第二步，MCP Client发送tools/list请求给MCP Server进行工具发现。
利用Spring AI开发的MCP Server，可以利用@Tool注解定义工具，比如：
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并利用MethodToolCallbackProvider提供出去：
在MCP Server的MpcServerAutoConfiguration自动配置类中定义了一个McpSyncServer的Bean，它会依赖注入List<ToolCallbackProvider>，这样McpSyncServer中就拿到了MCP Server中定义的所有Tools（调用ToolCallbackProvider的getToolCallbacks()即可拿到）。
第三步，McpSyncServer处理tools/list请求，并返回工具定义给MCP Client，所谓工具定义，就是工具的描述、方法名、入参信息等。
第四步，MCP Client在拿到了工具定义后，就把用户问题和工具定义一起发送给大模型。
第五步，大模型分析用户问题和工具信息，决定要调用某个工具，大模型会确定要调用工具的方法名、入参值等，并发送给MCP Client
第六步，MCP Client拿到了大模型的工具调用信息后，就向MCP Server发送tools/call请求，并携带了工具调用信息。
第七步，MCP Server处理tools/call请求，并通过反射执行指定的工具方法，得到并返回工具执行结果给MCP Client。
第八步，MCP Client拿到了工具执行结果后，把工具执行结果返回给大模型。
第九步，大模型拿到工具执行结果后，继续分析用户问题，如果要继续调用工具，就执行第五步，如果不要执行工具了，就然后用户问题的最终答案给MCP Client
第十步，MCP Client拿到最终答案后，就返回给用户。
这其中，第三步和第七步比较重要，第三步工具发现不再是获取应用自己定义的工具了，而是去获取MCP Server定义的工具，第七步工具调用，也不是调用应用自己的工具，而是远程调用MCP Server中的工具，但总体框架仍然是Spring AI Tool Calling机制的流程。
