🚀 PIG AI 新版来袭:AI能力全面升级!
点击了解一下?
零基础入门Java AI home page
Search...
⌘K
🔥微信交流群
pig-mesh/deepseek4j
pig-mesh/deepseek4j
Search...
Navigation
MCModel Context Protocol
MCP 概述
零基础入门Spring AI
零基础入门LangChain4j
Deepseek4j教程
🔥 AI 辅助编程
PIG AI开发平台
配套视频
课程源码
概述
AI概念
快速入门
手册
聊天客户端 API
增强器 API
提示词
结构化输出转换器
多模态 API
模型列表
聊天记忆
工具调用
MCModel Context Protocol
MCP 概述
MCP 客户端启动器文档
MCP 服务器启动器文档
MCP 助手
RAG 知识库
模型评估
向量数据库
可观测性
AI Docker Compose
单元测试容器
提示工程模式
构建高效的智能体
部署到云端
On this page
模型上下文协议 (MCP) 概述
主要特性
MCP 消息结构
用例
Spring AI 中的 MCP 支持
MCModel Context Protocol
MCP 概述
模型上下文协议 (MCP) 概述
模型上下文协议 (MCP) 为 AI 模型交互定义了一个标准化的消息传递格式。它促进了不同 AI 模型和平台之间的互操作性。
主要特性
标准化消息格式
:MCP 为请求、响应和错误消息定义了一个通用的结构。
模型无关
:该协议设计为可与各种类型的 AI 模型(例如,聊天模型、嵌入模型、图像模型)配合使用。
可扩展性
:MCP 允许添加自定义元数据和扩展,以支持特定用例。
互操作性
:通过遵守 MCP,不同的 AI 系统可以无缝通信。
MCP 消息结构
一个典型的 MCP 消息包含以下组件:
标头 (Headers)
:包含元数据,如消息 ID、时间戳和模型信息。
正文 (Body)
:携带实际的有效载荷,如用户输入或模型输出。
上下文 (Context)
:提供有关对话历史或先前交互的附加信息。
用例
MCP 可以用于各种场景,包括:
在微服务架构中集成多个 AI 模型。
构建可与不同 AI 提供商互操作的应用程序。
标准化 AI 模型交互的日志记录和监控。
Spring AI 中的 MCP 支持
Spring AI 为 MCP 提供了强大的支持,包括:
MCP 客户端启动器
:用于轻松与符合 MCP 的服务器集成。
MCP 服务器启动器
:用于构建符合 MCP 的服务器应用程序。
MCP 助手
:用于创建和处理 MCP 消息的实用程序。
通过利用 Spring AI 的 MCP 功能,开发人员可以构建灵活且可互操作的 AI 驱动的应用程序。
文档有误?请协助编辑
发现文档问题?点击此处直接在 GitHub 上编辑并提交 PR,帮助我们改进文档!
工具调用
MCP 客户端启动器文档
Assistant
Responses are generated using AI and may contain mistakes.