Ce MCP permet aux applications Java Spring Boot d'interagir avec LLMs en utilisant un protocole standardisé, intégrant des outils externes tels que la recherche personnalisée Google pour des fonctionnalités améliorées alimentées par l'IA.
Ajouté le :
Créé par :
May 11 2025
Ce MCP permet aux applications Java Spring Boot d'interagir avec LLMs en utilisant un protocole standardisé, intégrant des outils externes tels que la recherche personnalisée Google pour des fonctionnalités améliorées alimentées par l'IA.
Ajouté le :
Created by:
May 11 2025
RonMizrahi
Vedettes
Qu'est-ce que Spring AI with Google Custom Search Integration ?
Le Spring AI MCP permet aux développeurs de construire des applications d'IA qui utilisent de grands modèles de langage (LLMs) avec un protocole cohérent, facilitant l'intégration d'outils externes comme l'API de recherche personnalisée Google. Il prend en charge le développement rapide de fonctionnalités alimentées par l'IA, y compris les recherches sur le web, la récupération de données et l'interaction avec des ressources externes. Le framework fournit des composants essentiels comme le serveur et le client MCP, facilitant la structuration et l'extension d'applications d'IA en Java, garantissant une meilleure maintenabilité et évolutivité dans des systèmes d'IA complexes.
Qui va utiliser Spring AI with Google Custom Search Integration ?
- Développeurs d'IA
- Développeurs Java
- Institutions de recherche
- Entreprises intégrant des fonctionnalités de recherche d'IA
Comment utiliser Spring AI with Google Custom Search Integration ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Configurez les clés API dans le fichier application.yml.
- Étape 3 : Utilisez Maven ou Gradle pour construire le projet.
- Étape 4 : Exécutez l'application en local via Maven ou IDE.
- Étape 5 : Envoyez des requêtes POST au point de terminaison /mcp avec les entrées utilisateur.
- Étape 6 : Utilisez l'API pour effectuer des recherches ou d'autres tâches d'IA.
Caractéristiques et Avantages Clés de Spring AI with Google Custom Search Integration
Les fonctionnalités principales
- MCP standardisé pour les interactions d'IA
- Intégration de l'API de recherche personnalisée de Google
- Support du framework Spring Boot
- Points de terminaison d'API RESTful pour les opérations d'IA
Les avantages
- Simplifie le développement d'applications d'IA
- Permet l'utilisation de ressources externes
- Supporte un code évolutif et maintenable
- Fournit une intégration rapide avec des API de recherche
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Spring AI with Google Custom Search Integration
- Création de chatbots IA avec des capacités de recherche sur le web
- Amélioration de la recherche d'entreprise avec l'IA
- Projets de recherche impliquant la récupération automatisée d'informations
- Applications alimentées par l'IA qui combinent des modèles de langage et des sources de données externes
FAQs sur Spring AI with Google Custom Search Integration
Développeur
- RonMizrahi
Vous aimerez peut-être aussi：
Outils de développement
Une application de bureau pour gérer les interactions entre serveur et client avec des fonctionnalités complètes.
Un serveur Model Context Protocol pour Eagle qui gère l'échange de données entre l'application Eagle et les sources de données.
Un client basé sur le chat qui intègre et utilise divers outils MCP directement dans un environnement de chat pour augmenter la productivité.
Une image Docker hébergeant plusieurs serveurs MCP accessibles via un point d'entrée unifié avec intégration supergateway.
Fournit un accès aux soldes de compte YNAB, aux transactions et à la création de transactions via le protocole MCP.
Un serveur MCP rapide et évolutif pour gérer les opérations de trading Zerodha en temps réel pour plusieurs clients.
Un client SSH distant facilitant un accès sécurisé basé sur un proxy aux serveurs MCP pour l'utilisation d'outils distants.
Un serveur MCP basé sur Spring intégrant des capacités d'IA pour gérer et traiter les protocoles de communication des mods Minecraft.
Un client MCP minimaliste avec des fonctionnalités de chat essentielles, prenant en charge plusieurs modèles et des interactions contextuelles.
Un serveur MCP sécurisé permettant aux agents IA d'interagir avec l'application Authenticator pour les codes 2FA et les mots de passe.
Recherche et données
Une implémentation de serveur prenant en charge le Modèle de Contexte Protocole, intégrant les capacités d'IA industrielle de CRIC.
Fournit des données en temps réel sur la circulation, la qualité de l'air, la météo et le partage de vélos pour la ville de Valence sur une plateforme unifiée.
Une application React démontrant l'intégration avec Supabase via des outils MCP et Tambo pour l'enregistrement de composants UI.
Un client MCP intégrant l'API Brave Search pour les recherches web, utilisant le protocole MCP pour une communication efficace.
Un serveur de protocole permettant une communication transparente entre Umbraco CMS et des applications externes.
NOL intègre LangChain et Open Router pour créer un serveur MCP multi-client utilisant Next.js.
Connecte les LLMs à Firebolt Data Warehouse pour des requêtes autonomes, un accès aux données et une génération d'analyses.
Un cadre client pour connecter des agents IA à des serveurs MCP, permettant la découverte et l'intégration d'outils.
Spring Link facilite la liaison et la gestion de plusieurs applications Spring Boot de manière efficace dans un environnement unifié.
Un client open-source pour interagir avec plusieurs serveurs MCP, permettant un accès fluide aux outils pour Claude.
Chatbot IA
Intègre des API, de l'IA et de l'automatisation pour améliorer dynamiquement les fonctionnalités du serveur et du client.
Fournit une mémoire à long terme pour les LLM en stockant et en récupérant des informations contextuelles via des normes MCP.
Un serveur avancé d'analyse des preuves cliniques soutenant la médecine de précision et la recherche en oncologie avec des options de recherche flexibles.
Une plateforme regroupant des agents A2A, des outils, des serveurs et des clients pour une communication et une collaboration entre agents efficaces.
Un chatbot basé sur Spring pour Cloud Foundry qui s'intègre aux services d'IA, MCP et memGPT pour des capacités avancées.
Un agent IA contrôlant macOS via des outils au niveau du système d'exploitation, compatible avec MCP, facilitant la gestion du système via l'IA.
Bibliothèque cliente PHP permettant l'interaction avec des serveurs MCP via SSE, StdIO ou processus externes.
Une plateforme pour gérer et déployer des agents autonomes, des outils, des serveurs et des clients pour des tâches d'automatisation.
Permet d'interagir avec des API puissantes de synthèse vocale et de génération de vidéos pour la création de contenu multimédia.
Un serveur MCP fournissant un accès API à RedNote (XiaoHongShu, xhs) pour une intégration transparente.