model context protocol

AI 学习与实战系列：Spring AI + MCP 深度实战——构建标准化、可扩展的智能 Agent 系统在人工智能应用爆发的今天，开发者面临的最大挑战之一已不再是单纯的模型调用，而是如何让模型“理解”并“操作”企业内部纷繁复杂的业务数据与工具系统。早期的 AI 集成往往是“烟囱式”的：为每一个特定的工具编写专属的适配器，为每一种数据源编写复杂的清洗逻辑。这种做法在 Agent（智能体）规模扩大时，会导致代码难以维护、扩展性极差。

Spring AI + MCP 实战：构建下一代智能 Agent 应用在人工智能技术飞速发展的今天，我们正经历着从“对话式 AI”向“代理式 AI（Agentic AI）”的重大范式转移。早期的 LLM 应用大多局限于简单的问答（RAG 或直接对话），用户输入 Prompt，模型输出文本。然而，这种模式存在一个致命的弱点：模型被困在了“数字真空”中，无法感知实时数据，也无法对真实世界产生物理影响。

我是有底线的