이 프로젝트는 Spring Boot를 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 클라이언트를 구현한 것입니다. WebFlux 및 WebMvc SSE 지원을 갖춘 MCP 서버 모듈과 AI 기반 제안을 위한 MCP 클라이언트를 포함하고 있으며, Spring AI 도구, Ollama AI 모델 및 벡터 저장을 위한 PGVector를 활용합니다.
추가 날짜：
작성자：
Mar 25 2025
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Spring AI Example란?
이 MCP 구현은 Spring 생태계 내에서 AI 강화 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. MCP 서버 모듈은 SSE를 통해 실시간 데이터 스트리밍을 지원하여 동적인 AI 상호작용을 가능하게 합니다. 클라이언트 모듈은 AI 기반 제안을 만들도록 돕고, 도구 주석 및 컨텍스트 구성을 갖추고 있습니다. 이 아키텍처는 AI 도구 통합의 모범 사례를 강조하며, Spring Boot의 확장성, 실시간 업데이트 및 AI 모델 배포 기능을 활용하여 지능형 및 반응형 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 적합합니다.
Spring AI Example을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- Spring Boot 실무자
- MCP 프로토콜 구현자
- 연구 및 데이터 과학자
Spring AI Example 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 복제
- 2단계: 환경 및 종속성 구성
- 3단계: MCP 서버 모듈 실행
- 4단계: 제안 에이전트 클라이언트 설정
- 5단계: AI 제안 수행 및 실시간 업데이트 관찰
Spring AI Example의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- WebFlux 및 WebMvc SSE 지원을 갖춘 MCP 서버
- 주석이 있는 AI 도구 통합
- SSE를 통한 실시간 데이터 스트리밍
- PGVector와의 벡터 저장소 통합
- Spring AI 모델의 배포 및 관리
장점
- 실시간 AI 상호작용 및 제안 생성을 지원
- Spring Boot으로 유연하고 확장 가능
- 도구 주석 및 컨텍스트 구성 용이
- 고급 AI 모델과 벡터 저장소 활용
- 지능형 애플리케이션 개발에 적합
Spring AI Example의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 기반 제안 시스템
- 실시간 데이터 스트리밍 애플리케이션
- AI 모델 통합을 포함하는 연구 프로젝트
Spring AI Example의 자주 묻는 질문
개발자
- lucasdengcn
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