Создавайте приложения на базе ИИ с помощью клиентов MCP в Spring AI

Узнайте, как создавать клиенты MCP (Model Context Protocol) с помощью Spring AI для дополнения больших языковых моделей пользовательским контекстом и функциональностью! В этом руководстве я покажу вам, как создать приложение Spring Boot, работающее в качестве клиента MCP и подключающееся к серверам MCP для улучшения ваших приложений ИИ с помощью пользовательских данных в режиме реального времени, на которых не обучались преподаватели с правами (LLM). Мы создадим практический пример, используя мой сервер MCP «Dan Vega as a Service», чтобы продемонстрировать, как можно преодолеть ограничения традиционных преподавателей с правами (LLM). 📚 Что вы узнаете: ✅ Как настроить клиент MCP с помощью Spring AI 1.1.0, этап 3 ✅ Настройка нескольких типов транспорта (потоковый HTTP, SSE, STDIO) для серверов MCP ✅ Интеграция OpenAI (или любого LLM) с пользовательскими серверами MCP для расширенного контекста ✅ Создание конечных точек REST, использующих инструменты MCP для ответов дополненного ИИ ✅ Рекомендации по объединению нескольких серверов MCP в одном клиенте ⏱️ Временные метки: 00:00 Введение в клиенты MCP 02:15 Понимание ограничений и решений для сервера MCP 04:30 Обзор документации Spring AI 06:00 Настройка проекта с помощью Spring Initializr 08:30 Настройка ключей API OpenAI 10:45 Настройка конфигурации клиента MCP в YAML 13:00 Создание контроллера чата 15:30 Тестирование клиента MCP Интеграция 17:45 Примеры использования в реальной жизни и дальнейшие шаги 🔗 Ресурсы: Репозиторий GitHub: https://github.com/danvega/dvaas-client Документация Spring AI: https://docs.spring.io/spring-ai Сервер MCP Dan Vega как услуга: https://mcp.danvega.dev/mcp Предыдущее руководство по серверу MCP:    • Build AI's Future: Model Context Protocol ...   Запись в блоге: https://www.danvega.dev/blog/spring-a... 💡 Основные выводы: В этом руководстве показано, как клиенты MCP предоставляют независимый от модели способ дополнения LLM пользовательским контекстом и возможностями. Вы можете переключаться между OpenAI, Anthropic, Google Gemini или любым поддерживаемым LLM без изменения кода — сервер MCP обрабатывает дополнение контекста одинаково для всех поставщиков. Идеально подходит для разработчиков, создающих приложения на базе ИИ, которым необходим доступ к собственным данным, информации в режиме реального времени или пользовательским функциям, недоступным в предобученных моделях. 👍 Если это руководство оказалось вам полезным, поставьте ему лайк и подпишитесь, чтобы получать больше материалов о Spring AI! 👋🏻Свяжитесь со мной: Сайт: https://www.danvega.dev Twitter:   / therealdanvega   Github: https://github.com/danvega LinkedIn:   / danvega   Рассылка: https://www.danvega.dev/newsletter ПОДПИШИТЕСЬ НА МОЙ КАНАЛ: http://bit.ly/2re4GH0 ❤️