Java × Spring AI で MCP サーバーを構築する手順まとめ（stdio 接続版）

Spring AI には MCP（Model Context Protocol）サーバー機能が用意されており、AI クライアントから外部ツールを呼び出す仕組みを簡単に構築できます。

本記事では、以下のリポジトリをベースにして、

👉 Java で stdio 接続型 MCP サーバーを構築する手順

を整理して解説します。

このサーバーは、

• MCP JSON-RPC でツールを公開
• cotogoto の SSE API へ会話リクエストを中継
• MCP クライアントから標準入出力（stdio）で接続

という構成になっています。

なお今回利用する cotogoto は以下の公式サイトです👇
👉 https://cotogoto.ai/

MCP とは

MCP（Model Context Protocol）は、

👉 AI クライアントが外部ツールを呼び出すための標準プロトコル

です。

例えば次の用途で利用されます。

• AI が外部 API を呼び出す
• AI がデータベースを検索する
• AI が別の AI サービスへメッセージを送る

MCP を利用することで、AI と外部システムの連携を JSON-RPC 形式で統一できます。

1. システム構成

[MCP Client]
      ↓ stdio(JSON-RPC)
[MCP Server (Spring AI)]
      ↓ SSE
[cotogoto API]

このプロジェクトは stdio 接続前提で動作します。

2. Maven 依存関係（必須）

Spring AI MCP サーバーを構築するために、以下の 2 つの依存関係を追加します。

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webmvc</artifactId>
</dependency>

spring-boot-starter-web の役割

この依存関係は、Spring Boot に以下の機能を追加します。

• Spring MVC（Web アプリケーション基盤）
• JSON シリアライズ
• DispatcherServlet

MCP Server WebMVC は Spring MVC を前提として動作するため、
👉 必須の基盤ライブラリ になります。

spring-ai-starter-mcp-server-webmvc の役割

このスターターを追加すると、Spring AI が次を自動構築します。

• MCP JSON-RPC サーバー
• Tool アノテーション解析
• MCP エンドポイント公開
• JSON-RPC メッセージ処理

つまり、

👉 Java で MCP サーバーを実装するための コアライブラリ です。

WebMVC 版を採用する理由

Spring AI MCP には複数の実装があります。

Starter	特徴
webmvc	同期処理に強い
webflux	Reactive 処理

本プロジェクトでは、

• Spring Boot 標準構成との相性が良い
• SYNC モードとの親和性が高い

ため WebMVC 版を採用しています。

stdio 接続との関係

WebMVC を利用しても、次の設定により通信方式を stdio に切り替えられます。

spring.ai.mcp.server.stdio: true

3. 前提条件

Java

Java 17 以上

cotogoto API トークン

環境変数で渡します。

4. 設定ファイル

application.yaml

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        type: SYNC
        stdio: true

cotogoto:
  upstream:
    conversations-url: https://app.cotogoto.ai/webapi/api/mcp/conversations
    api-token: ${COTOGOTO_API_KEY}

MCP 動作モード

SYNC

同期型ツール実行モードです。

stdio

MCP クライアントと標準入出力で通信します。

5. Tool 実装

Spring AI MCP では、以下のアノテーションでツールを公開できます。

@Tool(
    name = "conversation",
    description = "cotogoto へメッセージを送信"
)
public String conversation(String message) {
    return relayService.send(message);
}

Spring AI が自動で行うこと

• Tool メソッドの公開
• JSON-RPC の callTool との紐付け
• 引数の自動変換

6. ビルド

./mvnw package

7. MCP サーバー起動（stdio）

stdio 接続では、

👉 MCP クライアントが Java プロセスを起動します。

手動起動例：

java -jar target/cotogoto-mcp-server.jar

8. MCP クライアント設定

stdio 接続では、mcp.json にプロセス起動を定義します。
環境によっては JVM のデフォルト文字コードが UTF-8 以外になり、ログやレスポンスが文字化けすることがあります。
その場合は mcp.json の起動コマンドに -Dfile.encoding=UTF-8 を追加して、
JVM の文字コードを明示的に UTF-8 に固定してください。

{
  "mcpServers": {
    "cotogoto": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dfile.encoding=UTF-8",
        "-jar",
        "cotogoto-mcp-server.jar"
      ],
      "env": {
        "COTOGOTO_API_KEY": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

注意点

ツール引数は mcp.json に書かない

ツール引数は 実行時に送信されます。

API トークンは環境変数で渡す

セキュリティ確保のためです。

9. MCP 通信フロー

① MCP クライアントがサーバープロセスを起動
② listTools を送信
③ ツール一覧を取得
④ callTool を送信
⑤ cotogoto SSE API へ転送
⑥ レスポンスを返却

10. HTTP 接続との違い（補足）

stdio 接続（本記事）

• プロセス直結通信
• MCP 標準方式

HTTP 接続

• /mcp エンドポイント経由
• curl などで検証可能

よくあるミス

👉 stdio 設定なのに HTTP で疎通確認してしまう
→ 接続は成立しません。

まとめ

本プロジェクトは、

👉 Spring Boot + Spring AI MCP Server WebMVC
👉 stdio 接続型 MCP サーバー

の最小構成です。

特徴：

• Maven 依存を追加するだけで MCP サーバー構築可能
• Tool アノテーションで簡単に公開
• stdio 通信で MCP クライアントと連携
• SSE で cotogoto API と接続

Java で MCP を実装する際のベースとして非常に参考になります。

参考リンク

• cotogoto 公式サイト：https://cotogoto.ai/
• GitHub（本プロジェクト）：https://github.com/cotogoto/cotogoto-mcp-server