Este proyecto muestra la implementación de un servidor y cliente Model Context Protocol (MCP) usando Spring Boot. Incluye módulos para el servidor MCP con soporte WebFlux y WebMvc SSE, y un cliente MCP para propuestas impulsadas por IA, aprovechando herramientas de Spring AI, modelos de Ollama AI y PGVector para almacenamiento vectorial.
Añadido el:
Creado por:
Mar 25 2025
Este proyecto muestra la implementación de un servidor y cliente Model Context Protocol (MCP) usando Spring Boot. Incluye módulos para el servidor MCP con soporte WebFlux y WebMvc SSE, y un cliente MCP para propuestas impulsadas por IA, aprovechando herramientas de Spring AI, modelos de Ollama AI y PGVector para almacenamiento vectorial.
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Mar 25 2025
lucas deng
Destacados
¿Qué es Spring AI Example?
Esta implementación MCP proporciona un marco integral para desarrollar y desplegar aplicaciones mejoradas por IA dentro de un ecosistema Spring. El módulo servidor MCP admite streaming de datos en tiempo real a través de SSE, permitiendo interacciones dinámicas de IA. El módulo cliente facilita la realización de propuestas impulsadas por IA, equipado con anotaciones de herramientas y configuraciones contextuales. La arquitectura enfatiza las mejores prácticas en integración de herramientas de IA, utilizando las capacidades de Spring Boot para escalabilidad, actualizaciones en tiempo real y despliegue de modelos de IA, haciéndolo adecuado para desarrolladores que construyen aplicaciones inteligentes y reactivas.
¿Quién usará Spring AI Example?
- Desarrolladores de IA
- Practicantes de Spring Boot
- Implementadores de protocolo MCP
- Investigadores y científicos de datos
¿Cómo usar Spring AI Example?
- Paso 1: Clonar el repositorio
- Paso 2: Configurar el entorno y las dependencias
- Paso 3: Ejecutar el módulo servidor MCP
- Paso 4: Configurar el cliente agente de propuestas
- Paso 5: Hacer propuestas de IA y observar actualizaciones en tiempo real
Características y Beneficios Clave de Spring AI Example
Las características principales
- Servidor MCP con soporte WebFlux y WebMvc SSE
- Integración de herramientas de IA con anotaciones
- Streaming de datos en tiempo real a través de SSE
- Integración de almacenamiento vectorial con PGVector
- Despliegue y gestión de modelos Spring AI
Los beneficios
- Admite interacciones de IA en tiempo real y generación de propuestas
- Flexible y escalable con Spring Boot
- Fácil anotación de herramientas y configuración contextual
- Aprovecha modelos avanzados de IA y almacenamiento vectorial
- Adecuado para el desarrollo de aplicaciones inteligentes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Spring AI Example
- Sistemas de propuestas impulsados por IA
- Aplicaciones de streaming de datos en tiempo real
- Proyectos de investigación que involucran integración de modelos de IA
FAQs sobre Spring AI Example
Desarrollador
- lucasdengcn
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