模型上下文協議（MCP）是 Spring AI 中的一個強大功能，它使 AI 模型能夠透過標準化的介面訪問外部工具和資源。MCP 的一個有趣的特性是它能夠在執行時動態更新可用工具。

這篇博文探討了 Spring AI 如何在 MCP 中實現動態工具更新，為 AI 驅動的應用程式提供了靈活性和可擴充套件性。

相關的示例程式碼可以在這裡找到：動態工具更新示例

理解模型上下文協議

在深入瞭解動態工具更新之前，讓我們先了解什麼是 MCP 和……

這篇博文演示瞭如何使用 Spring AI 實現提示工程技術。

本文中的示例和模式基於全面的提示工程指南，該指南涵蓋了有效提示工程的理論、原則和模式。

本博文展示瞭如何使用 Spring AI 流暢的 ChatClient API 將這些概念轉化為可執行的 Java 程式碼。

為了方便起見，示例的結構遵循了原始指南中概述的相同模式和技術。

本文使用的演示原始碼可在以下位置找到：https://github.com/spring…

我們很高興宣佈 Spring AI MCP `0.6.0` 里程碑版本釋出。

重大變更 ⚠️

• `McpClient.using()` - 請改用 `McpClient.sync()` 或 `McpClient.async()`
• `McpServer.using()` - 請改用 `McpServer.sync()` 或 `McpServer.async()`
• `McpServer.ToolRegistration` - 請改用 `McpServerFeatures.SyncToolRegistration` 或 `McpServerFeatures.AsyncToolRegistration`
• `McpServer.ResourceRegistration` - 請改用 `McpServerFeatures.SyncResourceRegistration` 或 `McpServerFeatures.AsyncResourceRegistration`
• `McpServer.PromptRegistration` - 請改用 `McpServerFeatures.SyncPromptRegistration` 或 `McpServerFeatures.AsyncPromptRegistration`
• `ToolHelper.toToolRegistration()` - 請改用 `ToolHelper.toSyncToolRegistration()`……

在最近的研究出版物：構建有效代理中，Anthropic 分享了關於構建有效的大型語言模型（LLM）代理的寶貴見解。這項研究特別有趣之處在於它強調簡單性和可組合性，而非複雜的框架。讓我們探討如何使用 Spring AI 將這些原則轉化為實際實現。

雖然模式描述和圖表來源於 Anthropic 的原始出版物，我們將專注於如何使用 Spring AI 的特性實現這些模式，以實現模型可移植性和結構化輸出。我們建議……

我們很高興宣佈 Spring AI MCP `0.5.0` 里程碑版本釋出。

主要特性和改進

傳輸層增強

• 新的基於 Servlet 的 SSE 傳輸

  • 添加了支援 Servlet 6.0 的 HttpServletSseServerTransport
  • 支援與任何支援 Servlet 的 Java HTTP 伺服器整合
  • 相容 Jakarta Servlet API 6.1.0
  • 包含與 Tomcat 的全面整合測試

• 增強的 WebMVC 傳輸

  • 將 Spring 的 SseEmitter 替換為基於 BlockingQueue 的自定義實現
  • 改進了事件傳遞控制和連線管理
  • 添加了使用 SSEEvent 記錄的專用會話管理
  • 增強了錯誤處理和超時管理
  • 包含全面整合測試
……

我們很高興宣佈 Spring AI MCP `0.4.0` 里程碑版本釋出。

倉庫配置

將此 Spring 里程碑倉庫新增到您的 POM 中

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    <name>Spring Milestones</name>
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主要特性

參考文件：https://docs.springframework.tw/spring-ai-mcp/reference/overview.html

增強的根管理

• 在非同步客戶端中實現了正確的 ListRootsResult 封裝
• 在伺服器元件中添加了 listRoots 方法
• 在非同步伺服器中實現了根變化通知處理
• 添加了根整合測試，包括非同步通知
• 添加了對單一和多個消費者的根變化通知支援
• 提高了根新增/刪除場景的魯棒性
……

我們很高興宣佈 Spring AI MCP `0.2.0` 里程碑版本釋出。

倉庫配置

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主要特性

MCP 伺服器增強

• 引入了帶有構建者模式的新 McpServer 工廠，用於靈活配置
• 添加了帶有非阻塞操作和響應式支援的 McpAsyncServer
• 將 McpSyncServer 實現為非同步實現的同步包裝器
• 添加了執行時工具管理功能
• 引入了伺服器能力和實現資訊支援
……

我們很高興宣佈 Spring AI MCP `0.2.0` 里程碑版本釋出。

倉庫配置

將此 Spring 里程碑倉庫新增到您的 POM 中

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重大變更

• 模組重組（參見下面的“模組名稱更新”部分）
• 將 `StdioServerTransport` 重新命名為 `StdioClientTransport`

關鍵特性

API 更新

• 簡化了 `McpClient` 列表操作（無需遊標引數）
• 添加了對 `McpClient.Builder` 的支援。
……

我們很高興推出 Spring AI MCP，這是 模型上下文協議（MCP） 的一個健壯的 Java SDK 實現。這個 Spring AI 生態系統的新成員為 Java 平臺帶來了標準化的 AI 模型整合能力。

什麼是 MCP？

模型上下文協議（MCP）是一個開放協議，用於標準化應用程式如何為大型語言模型（LLMs）提供上下文。MCP 提供了一種標準化的方式，將 AI 模型連線到不同的資料來源和工具，使整合變得無縫和一致。它幫助您在 LLMs 的基礎上構建代理和複雜的工作流。LLMs 經常……

Amazon Bedrock Nova 模型代表了新一代基礎模型，支援從文字和影像理解到影片轉文字分析等廣泛的使用場景。

透過 Spring AI Bedrock Converse API 整合，開發者可以輕鬆連線到這些先進的 Nova 模型，並以最小的努力構建複雜的會話應用程式。

這篇博文介紹了 Amazon Nova 模型的主要特性，演示了它們與 Spring AI 的 Bedrock Converse API 的整合，並提供了文字、影像、影片、文件處理和函式呼叫的實際示例……