Spring AI Alibaba Playground 是 Spring AI Alibaba 社区以 Spring AI Alibaba 和 Spring AI 为框架搭建的 AI 应用。包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话，图片生成，工具调用，RAG，MCP 等众多 AI 相关功能。在 playground 的基础之上，您可以快速复刻出一个属于自己的 AI 应用。其中工具调用，MCP 集成，聊天模型切换等功能亦可为您搭建自己的 AI 应用提供参考。
Playground 代码地址：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-playground
项目首页预览：
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本篇文章中，内容较多。涉及运行，项目介绍，配置介绍等。分为三个部分介绍 Spring AI Alibaba Playground，您可以根据自己的需要跳转到不同章节浏览。
目录
本地运行
配置介绍
项目介绍
1. 本地运行
本章节中，将主要介绍如何在本地启动 Playground 项目。
1. 1 下载源码
Playground 代码地址：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-playground
playground 项目位于 spring-ai-alibaba-example 仓库下，被设计为一个独立的项目，不依赖于 spring-ai-alibaba-example pom 管理。这意味着您需要使用 IDEA 单独打开 playground 项目目录。而不是在 example 根目录下直接启动。
PS: 如果直接启动需要配置 IDEA 的运行工作目录，请参考 README 描述：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/blob/main/spring-ai-alibaba-playground/README.md
1.2 配置变更
1.2.1 MCP 配置变更
因为 playground 项目引入了 mcp stdio 的方式来演示 Spring AI 如何接入 MCP 服务。因此当您的启动环境为 windows 时，需要安装并配置启动 MCP Server 需要的环境。
以下面的 MCP Server json 配置文件为例：
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-github"
],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_github_token"
}
}
}
}
您需要安装 NPX 工具，如果在 Windows 系统启动，需要变更 command 为 npx.cmd。否则会启动失败。
1.2.2 数据库文件变更
Playground 使用 SQLite 作为 Chat Memory 的存储数据库。在项目启动时，会自动在 src/main/resources 目录下创建 saa.db 的数据库文件，如果启动时没有自动创建，出现启动失败错误时。您需要手动创建此文件。
1.2.3 前端打包
playground 前端项目采用打包编译到 jar 包中一起启动方式运行，因此在启动后端时，需要运行 mvn clean package。确保前端项目正确打包编译，您可以在 target/classes/static 路径下看到前端资源文件。
1.2.4 可观测集成
Playground 项目中集成了 Spring AI 的可观测功能，如果您不想观察 AI 应用运行中的一些指标数据，您可以忽略此步骤。
PS: 因为 AI 大模型应用的观测数据中包含用户的输入等信息，在生产部署时，请确保敏感信息选项关闭。
在 spring-ai-alibaba-example 仓库 docker-compose 目录准备了 AI 应用常用的工具 docker-compose 启动文件，您可以参考启动 zipkin。
可观测实现参考：https://java2ai.com/blog/spring-ai-alibaba-observability-arms/?spm=5176.29160081.0.0.2856aa5cenvkmu
1.2.5 apiKey 配置
Playground 项目集成了 RAG，向量数据库和 Function Call 等功能，因此在启动之初您应该配置对应的 ak。
PS: playgrond 中所有的 key 都通过 env 的方式注入，如果配置了 env 之后，项目仍然获取不到 ak，请重启 IDEA
DashScope 大模型 ak：AI 应用使用
阿里云 IQS 信息检索服务 ak：模块化 RAG 示例，web search 使用
阿里云 Analytic 项目数据库 ak：RAG 使用；
百度翻译和百度地图 ak：Function Call 调用使用；
Github 个人 secret：MCP Server 演示使用。
关于 AK 的获取方式自行搜索，这里不在过多赘述。
1.3 启动并访问
如果上面的配置步骤全部完成，在 playground 项目启动之后，在浏览器输入 http://localhost:8080 您将会看到文章开始时的首页页面。
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PS: 如果体验对应的 Function Call 或者 MCP 功能时，请确保配置了对应的服务 AK 且 AK 有效。
此项目仅作为演示使用，一些功能初具形状，尚不完善。欢迎贡献代码并完善项目！🚀
2. 配置介绍
playground 项目作为一个较完善的 AI 应用项目，涉及较多的配置文件，在此章节中将一一说明。
2.1 resources 配置
resource 目录配置文件如下：
resources
├── application-dev.yml
├── application-prod.yml
├── application.yml
├── banner.txt
├── db
├── logback-spring.xml
├── mcp-config.yml
├── mcp-libs
├── models.yaml
└── rag
db 为 saa.db 目录，主要为 playground 的 chat memory 提供存储支持；
mcp-libs：MCP Stdio 的服务 jar 目录；
rag：RAG 功能的知识库文档目录，在项目启动时，将自动向量化文档并存入向量数据库；
mcp-config.yaml：palyground 项目增强的 mcp-server 配置；
application-*.yml：项目启动配置。
2.1.1 MCP Config 增强
解决的问题：在 playground 中使用 MCP Stdio 的方式来集成和演示 MCP 功能，在涉及到本地服务时，例如以下配置：
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-Dspring.main.web-application-type=none",
"-Dlogging.pattern.console=",
"-jar",
"D:\\open_sources\\spring-ai-alibaba-examples\\spring-ai-alibaba-mcp-example\\spring-ai-alibaba-mcp-build-example\\mcp-stdio-server-example\\target\\mcp-stdio-server-example-1.0.0.jar"
],
"env": {}
}
}
}
在二进制文件配置时，必须要求使用绝对路径配置且 json 配置较难理解。因此 playground 在配置做了增强，将 json 转为了语义清晰的 yml 方式定义。细节请参考 MCP
2.2 pom.xml 配置
此章节部分将主要介绍核心依赖，其他依赖请参考：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/blob/main/spring-ai-alibaba-playground/pom.xml
<dependencies>
<!-- Chat Memory 功能实现时需要此依赖项 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!-- playground 文本总结功能依赖 tika 对输入的各类文本进行解析 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI MCP client 相关依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-autoconfigure-mcp-client</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI OpenAI Starter -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI RAG markdown 文本读入解析 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-markdown-document-reader</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI 向量数据库 Advisors -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba DashScope starter -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
<version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba Memory 实现 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-memory</artifactId>
<version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba analyticdb 向量数据库集成 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-store-analyticdb</artifactId>
<version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
</dependency>
<!-- DB，为 ChatMemory 和 playground 提供存储支持 -->
<dependency>
<groupId>org.xerial</groupId>
<artifactId>sqlite-jdbc</artifactId>
<version>${sqlite-jdbc.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.hibernate.orm</groupId>
<artifactId>hibernate-community-dialects</artifactId>
<version>${hibernate.version}</version>
</dependency>
<!-- Playground 可观测集成 -->
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
<version>${micrometr.version}</version>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
</dependencies>
<!-- Spring AI 和 Spring AI Alibaba 依赖管理 -->
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<version>${spring-boot.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
<version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>${spring-ai.version}</version>
<type
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