从注解出发，快速搭一个可运行的 MCP Server

最近把一个 Spring AI MCP 注解教程完整跑通，最大的感受是：MCP 不再只是“概念层协议”，而是可以在日常 Java 工程里快速落地。通过 Tool、Resource、Prompt、Completion 四类注解，我们把能力定义、参数约束和调用入口放在同一套代码语义中，既清晰又易维护。

项目里还补上了两件很实用的事：一是长任务进度回传，让调用方不再“盲等”；二是错误脱敏，只暴露可操作信息，避免泄漏内部细节。再配合 data.sql 幂等初始化、可重复执行的测试与 curl 用例，整个链路从开发、验证到演示都更顺滑。

如果你正在探索“如何把 AI 能力接入现有后端”，注解式 MCP 是一个很好的起点：门槛不高，但工程价值很实在。

项目源代码已上传到github，并提供了详细的README文档。