springAI实现一个MCP-Server
mcp
Model Context Protocol(MCP)模型上下文协议(如下图所示)是 Anthropic 发布的一种标准化协议,使得 Agent 智能体应用可以更快捷地与下游异构的数据或者工具进行交互
sequenceDiagram
participant Client as MCP Client (HTTP)
participant WebServer as Web服务层 (Express)
participant MCPCore as MC ...
jFinal 使用 SolonMCP 开发 MCP(拥抱新潮流)
MCP 官方的 java-sdk 目前只支持 java17+。直接基于 mcp-java-sdk 也比较复杂。使用 SolonMCP,可以基于 java8 开发(像 MVC 的开发风格),且比较简单。
1、SolonMCP 简介
SolonMCP(全称:solon-ai-mcp)是 solon 的一个扩展。支持内嵌到 jfinal,vert.x,springboot2,springboot3 等框架使用。
Maven 主要依赖包:
<dep ...
DeepSeek+Coze实战:从0到1搭建小红书图文改写智能体(喂饭级教程)
大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享~
还在为小红书笔记创作发愁吗?
每天都要绞尽脑汁想文案,看着别人的爆款笔记却不知道如何模仿?
今天,我就教你如何利用AI智能体,轻松实现小红书图文改写,让创作效率提升10倍!
我们先看下智能体的执行效果:
1.整体工作流
1.获取小红书笔记详情
2.使用OCR技术,提取图片中的 ...
从零到一:打造高效的金仓社区 API 集成到 MCP 服务方案
今天在使用国产数据库金仓时,我发现每次遇到问题都习惯性地打开金仓社区进行搜索和查看相关信息。可是每次打开浏览器的操作总让我觉得有些麻烦,于是我决定不再依赖这种繁琐的过程。索性今天我把这个接口提取出来,并将其封装成MCP服务端,集成到了我的CodeBuddy中。这样,我无论在何时何地都能直接进行提问和查询,既方便 ...
Day12:补充 智能体提示词
智能体提示词
一、提示词基础
1. 什么是提示词?
定义:提示词是用户输入给AI模型(如ChatGPT、MidJourney等)的指令或问题,用于引导模型生成特定类型的输出。它是用户与AI交互的核心媒介。
作用:提示词的质量直接影响AI输出的准确性和相关性。好的提示词能明确任务边界、减少歧义,并激发模型的创造力。
提示词就是“ ...
用通义灵码全新智能体+MCP实现从设计稿到前端代码,个人免费用
近期,通义灵码全新升级:阿里云发布国内首个支持「自主决策+工具链闭环」的编程智能体,面向个人免费!
网址:https://lingma.aliyun.com/
【最新黑科技功能】
1️⃣ 通义灵码新增智能体模式,具备自主决策、环境感知、工具使用等能力。
2️⃣ 支持国内首个混合推理模型 Qwen3。
3️⃣ 全面支持 MCP 能力,深度集成国内最 ...
人工智能智能体杂谈
在人工智能飞速发展的当下,人工智能智能体(AI Agent)正逐渐崭露头角,成为推动各行业变革的关键力量,也正悄然改变着我们的生活与工作方式。
添加图片注释,不超过 140 字(可选)
一、揭开人工智能智能体的神秘面纱
人工智能智能体通常是指有能力主动思考和行动的智能实体,能够以类似人 ...
AgentMesh -- 开源的多智能体 (Multi-Agent) 协作框架
AgentMesh 是一个开源的多智能体 (Multi-Agent) 平台,核心目标是解决多个智能体之间的通信和协同问题,真正实现 "1+1>2" 的效果。能够帮助用户快速创造自己的多智能体团队,或是让已有的多个单一智能体获得协同能力,最终解决更为复杂的任务。
Github地址: https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh
Demo:Demo视频 ...
DeepSeek+Coze实战:如何从0到1打造一个热点监控智能体
大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享~
短视频小白经常会遇到这样的困扰。
每天花大量时间刷视频,想要找到你所在赛道的爆款内容,却总是难以系统地整理和分析?
想要批量获取某个关键词的爆款视频数据,但是市面上的采集工具要么特别贵,要么操作极其复杂?
或者,已经尝试过各种方法,但始终找不到一个高效、低成本的解 ...
Qwen3强势来袭:推理力爆表、语言超百种、智能体协作领先,引领AI开源大模型
1.Qwen3
github:https://github.com/QwenLM/Qwen3
文档:https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/
https://huggingface.co/Qwen
https://modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48
最新版本 Qwen3 有以下特点:
全尺寸稠密与混合专家模型:0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B and 30B-A3B, 235B-A22B
Models&nb ...
为什么多智能体不会成功?
提供AI咨询+AI项目陪跑服务,有需要回复1
今年接触了很多Agent的项目,怎么说呢?多数项目的表现是很差的。
其中不乏一些想要快速抢占市场的小公司,他们刻意用低价和漂亮的PPT首先打开了局面,而这对于很多慢慢打磨产品的团队是很难受的,因为根本没他们的生存空间与试错场景了...
于是很多团队也被迫卷了起来,过程中各 ...
Day08:五行八卦智能体开发
五行八卦智能体
1 意识识别
用户输入的信息包含各种时间格式的年月日时
用户输入的信息包含天干地支八字
2 时间格式转换
3 八字转换
4 八字提取
请将输入的信息中的八字抽取出来,仅保留八字信息,不要输出其他任何内容
{{input}}
5 八字提取2
请将输入的信息中的八字抽取出来,仅保留八字信息,不要输出其他任何内 ...
两大 智能体框架 Dify vs Langchain 怎么选 ? 来一个彻底、全面、深入的分析
本文 的 原文 地址
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尼恩:LLM大模型学习圣经PDF的起源
在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,经常性的指导小伙伴们改造简历。
经过尼恩的改造之后,很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会,拿到了大厂机会。
然而,其中一个成 ...
Dify、Coze 、ChatWiki 与 FastGPT ,四大智能体平台深度对比。
Dify、Coze、ChatWiki 与 FastGPT 这四大智能体平台,各有千秋。
一、Dify
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
官网链接:htt ...
多智能体架构
这里,我们将探讨多智能体架构的基础知识,我们将主要回顾几个多智能体架构: 1.Single Agents 2.Supervision 3.Hierarchical 4.Network 5.Custom 6.Swam Agent Architecture
背景我们在搭建多agent ...
工良出品 | 长文讲解 MCP 和案例实战
作者:痴者工良
博客地址:https://www.whuanle.cn/
示例项目地址:https://github.com/whuanle/mcpdemo
近期 MCP 协议越来越爆火,很多开发者都投身参与 MCP Server/Client 的开发,各个大厂也纷纷推出自己的 MCP 集成平台或开放 MCP 接口。也有一些朋友读者在技术群讨论 MCP 技术,很多人对 MCP 的机制不清楚,也有一些 ...
一键部署 Dify + MCP Server,高效开发 AI 智能体应用
作者:黄刚(泽尘) |孙小涵(子照)|赵庆杰(卢令)|王霄霄(丛霄)
前言
全球 AI 开发者正在见证一场 “AI 智能体革命”。
从 2024 年 Dify.ai 发布开源框架 Dify以来,到全球开发者基于其快速构建的智能客服、企业知识库、AI 营销助手等场景应用,GitHub 上 ...
Python A2A: Google 的智能体到智能体协议的全面指南
简介
Python A2A 是 Google 的智能体到智能体 (Agent-to-Agent, A2A) 协议的实现,旨在标准化 AI 智能体之间的通信。该协议解决了 AI 生态系统中的一个主要挑战:使不同的 AI 服务能够无需自定义转换层即可无缝通信。
随着 AI 领域分化为各种专业服务,每种服务都有自己的 API 格式和参数,开发人员花费过多时间构建通信基 ...
dify MCP工具调用
一、概述
前面几篇文章,介绍了Cherry Studio客户端调用MCP,接下来介绍dify如何调用MCP
二、dify插件
需要安装2个插件,分别是:Agent 策略(支持 MCP 工具),MCP SSE
Agent 策略(支持 MCP 工具)
Agent 策略集合(支持 MCP SSE 发现和调用工具)
github地址:https://github.com/junjiem/dify-plugin-agent-mcp_sse
MCP SSE ...
通过一个DEMO理解MCP(模型上下文协议)的生命周期
在LLM应用的快速发展中,一个核心挑战始终存在:如何让模型获取最新、最准确的外部知识并有效利用工具?
背景其实很简单:大模型(LLM)再强,也总有不知道的东西,怎么办?让它“查资料”“调工具”成了近两年最热的技术方向。从最早的 RAG(Retrieval-Augmented Generation),到 OpenAI 引领的  ...