Spring AI Example
Este projeto apresenta a implementação de um servidor e cliente do Model Context Protocol (MCP) utilizando o Spring Boot. Inclui módulos para o servidor MCP com suporte a WebFlux e WebMvc SSE, e um cliente MCP para propostas impulsionadas por IA, aproveitando as ferramentas do Spring AI, modelos da Ollama AI e PGVector para armazenamento vetorial.
Adicionado em:
Criado por:
Mar 25 2025
Spring AI Example
Este projeto apresenta a implementação de um servidor e cliente do Model Context Protocol (MCP) utilizando o Spring Boot. Inclui módulos para o servidor MCP com suporte a WebFlux e WebMvc SSE, e um cliente MCP para propostas impulsionadas por IA, aproveitando as ferramentas do Spring AI, modelos da Ollama AI e PGVector para armazenamento vetorial.
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Created by:
Mar 25 2025
lucas deng
Em Destaque
O que é Spring AI Example?
Esta implementação do MCP fornece uma estrutura abrangente para desenvolver e implantar aplicativos aprimorados com IA dentro de um ecossistema Spring. O módulo do servidor MCP suporta streaming de dados em tempo real via SSE, permitindo interações dinâmicas de IA. O módulo cliente facilita a realização de propostas alimentadas por IA, equipado com anotações de ferramentas e configurações contextuais. A arquitetura enfatiza as melhores práticas na integração de ferramentas de IA, utilizando as capacidades do Spring Boot para escalabilidade, atualizações em tempo real e implantação de modelos de IA, tornando-se adequada para desenvolvedores que constroem aplicações inteligentes e reativas.
Quem usará Spring AI Example?
- Desenvolvedores de IA
- Praticantes de Spring Boot
- Implementadores do protocolo MCP
- Cientistas de pesquisa e dados
Como usar Spring AI Example?
- Passo 1: Clone o repositório
- Passo 2: Configure o ambiente e as dependências
- Passo 3: Execute o módulo do servidor MCP
- Passo 4: Configure o cliente agente de propostas
- Passo 5: Faça propostas de IA e observe atualizações em tempo real
Características e Benefícios Principais de Spring AI Example
Principais recursos
- Servidor MCP com suporte a WebFlux e WebMvc SSE
- Integração de ferramentas de IA com anotações
- Streaming de dados em tempo real via SSE
- Integração de armazenamento vetorial com PGVector
- Implantação e gestão de modelos do Spring AI
Os benefícios
- Suporta interação de IA em tempo real e geração de propostas
- Flexível e escalável com o Spring Boot
- Fácil anotação de ferramentas e configuração contextual
- Aproveita modelos avançados de IA e armazenamento vetorial
- Adequado para desenvolvimento de aplicações inteligentes
Principais Casos de Uso & Aplicações de Spring AI Example
- Sistemas de proposta impulsionados por IA
- Aplicações de streaming de dados em tempo real
- Projetos de pesquisa envolvendo integração de modelos de IA
FAQs sobre Spring AI Example
Desenvolvedor
- lucasdengcn
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