模型上下文协议（MCP）是 Spring AI 中的一个强大功能，它使 AI 模型能够通过标准化的接口访问外部工具和资源。MCP 的一个有趣的特性是它能够在运行时动态更新可用工具。

这篇博文探讨了 Spring AI 如何在 MCP 中实现动态工具更新，为 AI 驱动的应用程序提供了灵活性和可扩展性。

相关的示例代码可以在这里找到：动态工具更新示例

理解模型上下文协议

在深入了解动态工具更新之前，让我们先了解什么是 MCP 和……

这篇博文演示了如何使用 Spring AI 实现提示工程技术。

本文中的示例和模式基于全面的提示工程指南，该指南涵盖了有效提示工程的理论、原则和模式。

本博文展示了如何使用 Spring AI 流畅的 ChatClient API 将这些概念转化为可运行的 Java 代码。

为了方便起见，示例的结构遵循了原始指南中概述的相同模式和技术。

本文使用的演示源代码可在以下位置找到：https://github.com/spring…

我们很高兴宣布 Spring AI MCP `0.6.0` 里程碑版本发布。

重大变更 ⚠️

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

在最近的研究出版物：构建有效代理中，Anthropic 分享了关于构建有效的大型语言模型（LLM）代理的宝贵见解。这项研究特别有趣之处在于它强调简单性和可组合性，而非复杂的框架。让我们探讨如何使用 Spring AI 将这些原则转化为实际实现。

虽然模式描述和图表来源于 Anthropic 的原始出版物，我们将专注于如何使用 Spring AI 的特性实现这些模式，以实现模型可移植性和结构化输出。我们建议……

我们很高兴宣布 Spring AI MCP `0.5.0` 里程碑版本发布。

主要特性和改进

传输层增强

• 新的基于 Servlet 的 SSE 传输

  • 添加了支持 Servlet 6.0 的 HttpServletSseServerTransport
  • 支持与任何支持 Servlet 的 Java HTTP 服务器集成
  • 兼容 Jakarta Servlet API 6.1.0
  • 包含与 Tomcat 的全面集成测试

• 增强的 WebMVC 传输

  • 将 Spring 的 SseEmitter 替换为基于 BlockingQueue 的自定义实现
  • 改进了事件传递控制和连接管理
  • 添加了使用 SSEEvent 记录的专用会话管理
  • 增强了错误处理和超时管理
  • 包含全面集成测试
……

我们很高兴宣布 Spring AI MCP `0.4.0` 里程碑版本发布。

仓库配置

将此 Spring 里程碑仓库添加到您的 POM 中

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    <id>spring-milestones</id>
    <name>Spring Milestones</name>
    <url>https://repo.spring.io/libs-milestone-local</url>
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主要特性

参考文档：https://docs.springframework.org.cn/spring-ai-mcp/reference/overview.html

增强的根管理

• 在异步客户端中实现了正确的 ListRootsResult 封装
• 在服务器组件中添加了 listRoots 方法
• 在异步服务器中实现了根变化通知处理
• 添加了根集成测试，包括异步通知
• 添加了对单一和多个消费者的根变化通知支持
• 提高了根添加/删除场景的鲁棒性
……

我们很高兴宣布 Spring AI MCP `0.2.0` 里程碑版本发布。

仓库配置

将此 Spring 里程碑仓库添加到您的 POM 中

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主要特性

MCP 服务器增强

• 引入了带有构建者模式的新 McpServer 工厂，用于灵活配置
• 添加了带有非阻塞操作和响应式支持的 McpAsyncServer
• 将 McpSyncServer 实现为异步实现的同步包装器
• 添加了运行时工具管理功能
• 引入了服务器能力和实现信息支持
……

我们很高兴宣布 Spring AI MCP `0.2.0` 里程碑版本发布。

仓库配置

将此 Spring 里程碑仓库添加到您的 POM 中

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重大变更

• 模块重组（参见下面的“模块名称更新”部分）
• 将 `StdioServerTransport` 重命名为 `StdioClientTransport`

关键特性

API 更新

• 简化了 `McpClient` 列表操作（无需游标参数）
• 添加了对 `McpClient.Builder` 的支持。
……

我们很高兴推出 Spring AI MCP，这是 模型上下文协议（MCP） 的一个健壮的 Java SDK 实现。这个 Spring AI 生态系统的新成员为 Java 平台带来了标准化的 AI 模型集成能力。

什么是 MCP？

模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，用于标准化应用程序如何为大型语言模型（LLMs）提供上下文。MCP 提供了一种标准化的方式，将 AI 模型连接到不同的数据源和工具，使集成变得无缝和一致。它帮助您在 LLMs 的基础上构建代理和复杂的工作流。LLMs 经常……

Amazon Bedrock Nova 模型代表了新一代基础模型，支持从文本和图像理解到视频转文本分析等广泛的使用场景。

通过 Spring AI Bedrock Converse API 集成，开发者可以轻松连接到这些先进的 Nova 模型，并以最小的努力构建复杂的会话应用程序。

这篇博文介绍了 Amazon Nova 模型的主要特性，演示了它们与 Spring AI 的 Bedrock Converse API 的集成，并提供了文本、图像、视频、文档处理和函数调用的实际示例……