CF-MCP-Client 是一款為 Cloud Foundry 設計的 Spring AI 驅動的聊天機器人，支持與 LLM、MCP 伺服器和 memGPT 的整合，實現動態 AI 互動和外部工具功能。
新增日期：
創建者：
May 12 2025
精選
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輕鬆地在線移除圖像背景，使用SharkFoto BGRemover。
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Explee
立即開始外展，使用單行描述您的理想客戶輪廓（ICP）
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Edensign 是一個由 AI 驅動的虛擬佈置平台，能快速且逼真地改造房地產照片。
codeflying
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Chatronix
LLM彙總器，將多個AI模型連接在一個平台上，以便比較、整合和自動化。
EaseUS VoiceWave
免費、強大的變聲器，適合線上線下的創意表達。
CF-MCP-Client 是什麼？
此 MCP 提供了一個全面的平台，用於在 Cloud Foundry 上部署 AI 聊天機器人，擁有連接各種 LLM 服務、MCP 伺服器和 memGPT 的高級功能以獲得擴展的記憶。它支持與不同 AI 模型、向量數據庫和外部 API 的綁定，創建靈活且智能的對話代理。該應用程序是基於 Spring AI 構建的，允許開發人員輕鬆擴展和自定義聊天機器人的功能，適用於企業 AI 整合和智能自動化任務。
誰會使用 CF-MCP-Client？
- 在 Cloud Foundry 上構建 AI 聊天機器人的開發人員
- 整合 LLM 和 MCP 服務的組織
- 部署對話 AI 的 AI 研究人員和工程師
- 需要通過 AI 訪問外部工具的企業
- 管理 AI 和數據連接的 Cloud Foundry 使用者
如何使用 CF-MCP-Client？
- 步驟1：檢查 Java 21+、Maven 3.8+ 和 Cloud Foundry 的訪問等先決條件。
- 步驟2：使用 'mvn clean package' 構建應用程序。
- 步驟3：使用 'cf push' 將應用程序推送到 Cloud Foundry。
- 步驟4：根據需要創建並綁定 LLM、向量數據庫、MCP 伺服器和 memGPT 的服務實例。
- 步驟5：重新啟動應用程序以啟用綁定。
- 步驟6：如有需要，上傳文件，並使用集成的 AI 服務測試聊天機器人。
CF-MCP-Client 的核心特徵與益處
主要功能
- 連接多個 LLM 模型
- 綁定到 MCP 伺服器以獲得 API 功能
- 與向量數據庫集成
- 使用 memGPT 獲得擴展記憶
- 部署於 Cloud Foundry
優點
- 與 AI 服務靈活集成
- 增強的聊天機器人智能和記憶
- 簡化的 Cloud Foundry 部署和管理
- 支持與外部 API 和數據源的互動
- 可擴展的架構，用於自定義 AI 工作流程
CF-MCP-Client 的主要使用案例與應用
- 企業客戶支持聊天機器人
- AI 研究和實驗平台
- 自動文檔查詢和分析
- 雲環境下的 AI 驅動虛擬助手
- 複雜工作流程的外部 API 集成
CF-MCP-Client 的常見問答
開發者
- cpage-pivotal
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