在 AI 集成领域卷得飞起的当下，保证 AI 模型和外部工具之间通信安全，那可是头等大事。Spring AI 的模型上下文协议（MCP）本来就很擅长搞定这种交互，如今又更新了一波 —— 把 OAuth2 这层 “安全铠甲” 嵌进去的操作，简直比喝奶茶加珍珠还丝滑。
1.为啥 MCP 非得配上 OAuth2？
MCP 服务器要是在本地用 STDIO 传输，那倒还好说。可一旦要把它暴露到外部网络（尤其是企业环境里），没点靠谱的身份验证和权限管理，那不就跟家门没锁一样危险？好在最新版 MCP 规范（截至 2025 年 3 月 26 日）已经想到了这茬，直接抱上了 OAuth2 这个 “业界网红” 框架的大腿，给客户端和服务器的安全通信打了个稳稳的地基。
2.一人分饰两角：MCP 服务器既是 “资源管家” 也是 “授权官”
在这套配置里，MCP 服务器直接扛起了两个关键角色，堪称 AI 界的 “斜杠青年”：
- 它会盯着请求里的 Authorization 头，检查有没有有效的 OAuth2 访问令牌（access_token）。这令牌可能是 JWT 格式，也可能是段 “不明觉厉” 的字符串，但它代表着客户端的 “权限通行证”。要是令牌没带或者是假的？不好意思，服务器直接把请求拦在门外。
- 客户端先亮出自己的 “身份证明”，它验证通过后才会发 access_token。而且令牌的 “保质期”（过期时间）、能干嘛（权限范围）、给谁用（目标受众），全由它说了算。
3.手把手教你给 Spring MCP 服务器装 OAuth2 “安全锁”
咱就拿 Spring AI 示例仓库里的 “天气查询” MCP 工具举例，一步步把 OAuth2 嵌进去，操作简单到像拼乐高：
1）先把必备 “零件”（依赖）装上
第一步，在 pom.xml 里加好 Spring Boot 的 “启动器”，少了它们可不行：
复制2）给 OAuth2 客户端 “填档案”
在 application.properties 里，把 OAuth2 客户端的信息配置好，就像给新员工录入职信息：
复制这套配置是给 “机器对机器” 交互用的，用了 client_credentials 授权模式，简单直接，不整花活。
3）搭好 “安全防护网”（安全配置）
建个 SecurityConfiguration 类，把安全过滤链定义清楚，相当于给服务器装上门禁系统：
复制这套配置的作用，咱一句话说明白：
- 所有请求都得先 “刷脸”（验证身份）才能过；
- 授权服务器和资源服务器的功能全给开了；
- 关了 CSRF 保护（非浏览器客户端用不上，纯属多余）；
- 开了 CORS 支持（跨域请求也能正常走）。
4. 拿令牌、发请求，一步到位
想跟加了 “安全锁” 的 MCP 服务器互动？先得搞到 access_token，用 curl 一行命令搞定：
复制执行完会返回一个 JSON，里面就有你要的 access_token。
接下来用这个令牌发请求，把 “YOURACCESSTOKEN” 换成刚拿到的令牌就行：
复制4.下一步该干啥？
OAuth2 的基础配置搞定后，接下来就该给客户端认证 “升个级” 了。比如整个 “授权码”（authorization code）授权模式，让用户能输自己的账号密码登录，再配合基于角色的访问控制（RBAC），权限管理能细到 “谁能看天气、谁能改天气数据”。
想亲手试试？直接去 spring-ai-examples 仓库看示例代码，照着敲一遍就懂了。
说到底，给 Spring AI 的 MCP 服务器嵌上 OAuth2，就像给 AI 系统装了个 “智能安全门”—— 既保证了访问安全，又能精准控制权限，为搞大规模、高安全的 AI 集成打下了好底子。
