Spring AI Example
Dieses Projekt zeigt die Implementierung eines Model Context Protocol (MCP) Servers und Clients unter Verwendung von Spring Boot. Es enthält Module für den MCP-Server mit WebFlux und WebMvc SSE Unterstützung sowie einen MCP-Client für AI-gesteuerte Vorschläge, der Spring AI-Werkzeuge, Ollama AI-Modelle und PGVector für die Vektorspeicherung nutzt.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Mar 25 2025
Spring AI Example
Dieses Projekt zeigt die Implementierung eines Model Context Protocol (MCP) Servers und Clients unter Verwendung von Spring Boot. Es enthält Module für den MCP-Server mit WebFlux und WebMvc SSE Unterstützung sowie einen MCP-Client für AI-gesteuerte Vorschläge, der Spring AI-Werkzeuge, Ollama AI-Modelle und PGVector für die Vektorspeicherung nutzt.
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Created by:
Mar 25 2025
lucas deng
Ausgewählt
Was ist Spring AI Example?
Diese MCP-Implementierung bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung und Bereitstellung von AI-erweiterten Anwendungen innerhalb eines Spring-Ökosystems. Das MCP-Servermodul unterstützt das Streaming von Echtzeitdaten über SSE, wodurch dynamische AI-Interaktionen ermöglicht werden. Das Clientmodul erleichtert die Erstellung von AI-gesteuerten Vorschlägen, ausgestattet mit Werkzeugannotationen und kontextuellen Konfigurationen. Die Architektur betont bewährte Verfahren zur Integration von AI-Tools unter Verwendung der Fähigkeiten von Spring Boot für Skalierbarkeit, Echtzeitupdates und den Einsatz von AI-Modellen, was es für Entwickler geeignet macht, die intelligente, reaktive Anwendungen erstellen.
Wer wird Spring AI Example verwenden?
- AI-Entwickler
- Spring Boot-Praktiker
- MCP-Protokoll-Implementierer
- Forschungs- und Datenwissenschaftler
Wie verwendet man Spring AI Example?
- Schritt 1: Repository klonen
- Schritt 2: Umgebung und Abhängigkeiten konfigurieren
- Schritt 3: MCP-Servermodul ausführen
- Schritt 4: Vorschlag-Agent-Client einrichten
- Schritt 5: AI-Vorschläge erstellen und Echtzeitupdates beobachten
Die Kernfunktionen und Vorteile von Spring AI Example
Die Hauptfunktionen
- MCP-Server mit WebFlux und WebMvc SSE Unterstützung
- AI-Toolintegration mit Annotationen
- Echtzeitdatenstreaming über SSE
- Vektorspeicherintegration mit PGVector
- Bereitstellung und Verwaltung von Spring AI-Modellen
Die Vorteile
- Unterstützt Echtzeit-AI-Interaktion und Vorschlagserstellung
- Flexibel und skalierbar mit Spring Boot
- Einfache Werkzeugannotation und kontextuelle Konfiguration
- Nutzen von fortgeschrittenen AI-Modellen und Vektorspeicherung
- Geeignet für die Entwicklung intelligenter Anwendungen
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Spring AI Example
- AI-gesteuerte Vorschlagsysteme
- Echtzeitdatenstreaminganwendungen
- Forschungsprojekte, die AI-Modellintegration beinhalten
FAQs zu Spring AI Example
Entwickler
- lucasdengcn
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