使用AI开发工具容器化传统Spring Boot应用

概述

企业可通过简化传统应用的容器化流程来优化迁移和现代化项目。借助合适的工具和方法，团队能够高效地将传统应用转化为容器化解决方案，减少手动编码、测试和调试时间，同时提升开发效率并加速上市时间。

解决方案架构

模型上下文协议（MCP）服务器充当AI模型的通用连接器，使其能够与外部系统交互、获取实时数据并无缝集成各种工具。以下架构展示了AI开发工具如何通过MCP服务器连接到外部数据源：

1. 通过mcp.json文件在AI开发工具CLI中配置MCP客户端
2. 登录AI开发工具CLI并使用自然语言查询
3. 根据查询内容，工具决定调用哪个MCP服务器执行任务
4. MCP服务器与相应外部系统交互获取实时数据

实施步骤

1. 创建传统Java Spring Boot应用

使用自然语言提示生成基于Java 8和Spring Boot 2.3.x的书店微服务应用，提供图书信息的存储、更新、删除和查找API操作。

2. 升级Java和Spring Boot版本

将应用从Java 8升级到Java 21，Spring Boot从2.3.x升级到3.5.0版本。工具会自动处理Maven pom.xml和Java代码的必要更改。

3. 容器化升级后的应用

创建支持x86_64和ARM64架构的多架构Docker镜像，包括：

• 生成Dockerfile
• 构建容器镜像
• 本地测试运行

4. 部署到Kubernetes服务

• 将Docker镜像推送到容器注册表
• 创建新的Kubernetes集群
• 使用Helm图表部署微服务
• 配置互联网访问测试

5. 引入混沌工程

模拟内存不足（OOM）问题：

• 通过部署补丁减少内存分配
• 使用压力测试工具引入系统压力
• 观察Pod崩溃情况

6. 故障排查和修复

使用自然语言查询识别根本原因并实施修复方案，包括：

• 检查Pod状态和日志
• 分析资源分配问题
• 应用修复措施

技术要点

• 使用自然语言提示替代手动编码
• 通过MCP服务器扩展工具能力
• 支持多架构容器镜像构建
• 集成混沌工程测试流程
• 提供端到端故障排查能力

清理步骤

演示完成后，通过工具识别和删除所有创建的云资源，确保成本优化和安全最佳实践。

结论

AI开发工具CLI与MCP服务器集成能够解释自然语言查询，自动转换为适当命令，并识别执行所需的工具。这种方法显著提高了开发人员生产力，使传统应用现代化过程更加高效和可靠。

注意：由于基础模型的内在非确定性，工具响应可能与演示略有不同，需要相应调整提示词。生产环境部署前请遵循安全最佳实践。