Wer Claude, Codex und Co. bei der Entwicklung von Spring-Anwendungen einsetzt, musste vielleicht auch schon feststellen, dass gerade neue Features des Frameworks nicht optimal verwendet werden. Aufgrund fehlender oder veralteter Trainingsdaten erzeugen die Sprachmodelle zwar korrekten, aber nicht optimalen Code. Sie definieren Beans, obwohl diese mittlerweile aus einer Autoconfiguration kommen, nutzen veraltete Klassen (z. B. JdbcTemplate statt JdbcClient) oder entpacken munter JARs, um den aktuellen Quellcode von Spring zu lesen.

In diesem Beitrag zeige ich, wie man mit Spring AI einen Model-Context-Protocol-Server (MCP-Server) für LLMs bereitstellt, der hier Abhilfe schafft. Der Server gibt Agents Zugriff auf die Spring-Dokumentation, die für das aktuelle Projekt relevant ist.