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  • Spring AI 学习路径
  • 第1章 Spring AI 概述与核心理念

    • 章节导读
    • Spring AI 概述与可移植 API
    • 核心模块与依赖关系
  • 第2章 快速入门与第一个AI应用

    • 章节导读
    • 环境准备与配置
    • 第一个 AI 对话应用
  • 第3章 聊天模型与ChatClient

    • 章节导读
    • ChatClient 详解
    • ChatModel 底层抽象
    • 多轮对话与 ChatMemory
  • 第4章 提示词管理与模板

    • 章节导读
    • Prompt 与 Message 体系
    • 提示词模板与动态构建
  • 第5章 输出解析与结构化响应

    • 章节导读
    • 输出解析器与 BeanOutputConverter
  • 第6章 嵌入模型与向量存储

    • 章节导读
    • EmbeddingModel 与文本向量化
    • ETL 数据注入流水线
    • 向量存储抽象与配置
  • 第7章 检索增强生成(RAG)

    • 章节导读
    • RAG 核心机制与流程
    • QuestionAnswerAdvisor 详解
    • RAG 实战案例
  • 第8章 函数调用(Function Calling)

    • 章节导读
    • Tool 注解与函数声明
    • 函数调用实战
  • 第9章 多模态

    • 章节导读
    • 图像输入与视觉模型
    • 图像生成
  • 第10章 Advisor拦截器链

    • 章节导读
    • Advisor 链与内置拦截器
  • 第11章 MCP 协议与跨语言工具集成

    • 章节导读
    • MCP 协议深入
  • 第12章 可观测性测试与最佳实践

    • 章节导读
    • 可观测性与指标监控
    • 测试策略与 Mock 实践
    • 最佳实践与面试考点汇总

大翔拍着桌子:"天气预报接口必须用 Python 写,Java 应用来调!别跟我说跨语言麻烦,看看 MCP 协议。"白歌点头:"MCP 把跨语言工具集成变成标准协议,Python 服务暴露工具,Java 应用消费工具。"

MCP 协议与跨语言工具集成

本章定位

本章解决的核心问题:如何用任意编程语言实现 AI 工具,并通过标准协议让 Spring AI 应用消费。MCP(Model Context Protocol)是 OpenAI、Anthropic 等共同推动的开放标准,彻底解耦了工具的实现语言和消费语言。

学习路线图

文件关系说明

文件一句话角色
MCP协议深入.md掌握 MCP Client/Server 架构、两种传输模式,并集成远程工具到 ChatClient。

与上一章的衔接

Advisor 链解决的是"同一 JVM 内如何无侵入地增强 AI 调用",MCP 解决的是"跨 JVM / 跨语言如何安全地消费外部工具能力"——两者从不同维度扩展 AI 应用的企业级能力边界。

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MCP 协议深入