Этот проект демонстрирует реализацию сервера и клиента Model Context Protocol (MCP) с использованием Spring Boot. Он включает модули для сервера MCP с поддержкой WebFlux и WebMvc SSE, а также клиент MCP для предложений, основанных на ИИ, используя инструменты Spring AI, модели Ollama AI и PGVector для хранения векторов.
Добавлено:
Создано:
Mar 25 2025
Этот проект демонстрирует реализацию сервера и клиента Model Context Protocol (MCP) с использованием Spring Boot. Он включает модули для сервера MCP с поддержкой WebFlux и WebMvc SSE, а также клиент MCP для предложений, основанных на ИИ, используя инструменты Spring AI, модели Ollama AI и PGVector для хранения векторов.
Добавлено:
Created by:
Mar 25 2025
lucas deng
Рекомендуемые
Что такое Spring AI Example?
Данная реализация MCP предоставляет всеобъемлющую структуру для разработки и развертывания приложений, улучшенных ИИ, в экосистеме Spring. Модуль сервера MCP поддерживает потоковую передачу данных в реальном времени через SSE, позволяя динамическое взаимодействие с ИИ. Модуль клиента облегчает создание предложений на базе ИИ, wyposażен инстументами для аннотирования и контекстуальных настроек. Архитектура акцентирует лучшие практики интеграции ИИ инструментов, используя возможности Spring Boot для масштабируемости, обновлений в реальном времени и развертывания моделей ИИ, что делает его подходящим для разработчиков, создающих умные, реактивные приложения.
Кто будет использовать Spring AI Example?
- Разработчики ИИ
- Практикующие Spring Boot
- Реализаторы протокола MCP
- Исследователи и ученые в области данных
Как использовать Spring AI Example?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий
- Шаг 2: Настройте окружение и зависимости
- Шаг 3: Запустите модуль сервера MCP
- Шаг 4: Настройте клиент предложения-агента
- Шаг 5: Формируйте предложения ИИ и наблюдайте за обновлениями в реальном времени
Ключевые Особенности и Преимущества Spring AI Example
Основные функции
- Сервер MCP с поддержкой WebFlux и WebMvc SSE
- Интеграция инструментов ИИ с аннотациями
- Потоковая передача данных в реальном времени через SSE
- Интеграция хранения векторов с PGVector
- Развертывание и управление моделями Spring AI
Преимущества
- Поддержка взаимодействия ИИ в реальном времени и генерации предложений
- Гибкость и масштабируемость с помощью Spring Boot
- Легкая аннотация инструментов и контекстная конфигурация
- Использование продвинутых моделей ИИ и хранения векторов
- Подходящий для разработки интеллектуальных приложений
Основные Сценарии Использования и Приложения Spring AI Example
- Системы предложений, основанные на ИИ
- Приложения для потоковой передачи данных в реальном времени
- Исследовательские проекты, связанные с интеграцией моделей ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Spring AI Example
Разработчик
- lucasdengcn
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.