このプロジェクトは、Spring Boot を使用してモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーとクライアントを実装したものです。WebFlux および WebMvc SSE サポートを備えた MCP サーバーモジュールや、Spring AI ツール、Ollama AI モデル、PGVector を利用した AI 主導の提案のための MCP クライアントを含んでいます。
追加日：
作成者：
Mar 25 2025
フィーチャー
Spring AI Exampleとは？
この MCP 実装は、Spring エコシステム内で AI 強化アプリケーションを開発および展開するための包括的なフレームワークを提供します。MCP サーバーモジュールは SSE によるリアルタイムデータストリーミングをサポートし、動的な AI インタラクションを可能にします。クライアントモジュールは AI 主導の提案を行うためのツール注釈およびコンテキスト設定を装備しており、AI ツール統合におけるベストプラクティスに重点を置いています。Spring Boot のスケーラビリティ、リアルタイム更新、AI モデルデプロイメントの能力を活かし、インテリジェントでリアクティブなアプリケーションを構築する開発者に適しています。
誰がSpring AI Exampleを使うの？
- AI 開発者
- Spring Boot プラクティショナー
- MCP プロトコル実装者
- 研究者およびデータサイエンティスト
Spring AI Exampleの使い方は？
- ステップ 1: リポジトリをクローン
- ステップ 2: 環境と依存関係を設定
- ステップ 3: MCP サーバーモジュールを実行
- ステップ 4: 提案エージェントクライアントを設定
- ステップ 5: AI 提案を行い、リアルタイムの更新を観察
Spring AI Exampleの主な特長・利点
コア機能
- WebFlux および WebMvc SSE サポートの MCP サーバー
- 注釈付きの AI ツール統合
- SSE によるリアルタイムデータストリーミング
- PGVector との統合によるベクトルストレージ
- Spring AI モデルのデプロイと管理
利点
- リアルタイム AI インタラクションと提案生成をサポート
- Spring Boot による柔軟でスケーラブル
- ツール注釈とコンテキスト構成の簡便さ
- 高度な AI モデルとベクトルストレージの活用
- インテリジェントなアプリケーション開発に適している
Spring AI Exampleの主な使用ケース・アプリケーション
- AI 主導の提案システム
- リアルタイムデータストリーミングアプリケーション
- AI モデル統合を含む研究プロジェクト
Spring AI ExampleのFAQs
開発者
- lucasdengcn
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