MCP
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Liudef06小白
深耕Java后端开发，精通高并发架构设计与性能优化，熟练运用Spring Boot/Cloud等框架。
核心技能
基础设施：MySQL/Oracle数据库调优、Nginx负载均衡、Docker容器化部署、Jenkins持续集成
AI技术栈：
• AIGC应用：文生图领域LoRA模型微调实战经验
• 大模型：精通DeepSeek、通义千问/万象等模型微调与RAG增强检索
• 智能体开发：具备企业级智能助手系统开发能力
专注于将AI技术与后端架构融合，输出云原生×AI解决方案落地实践。持续分享【云部署技巧】与【大模型开发笔记】
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Spring Boot项目中整合MCP协议及实现AI应用实践
本文探讨了在Spring Boot项目中整合MCP协议并实现AI应用的技术方案。MCP协议专为AI系统设计，解决了传统API在上下文保持、异构数据支持和响应结构灵活性方面的不足。文章详细解析了MCP协议的核心组件，包括上下文头、数据负载、模型元数据等，并提供了协议消息示例。在Spring Boot整合部分，介绍了项目初始化、协议解析层的实现，以及异步处理MCP请求的控制器设计。最后，文章展示了上下文管理系统的核心实现，包括缓存策略和持久化存储方案。这套解决方案为构建下一代智能服务提供了完整的技术框架，特别适原创 2025-07-08 11:34:28 · 17410 阅读 · 5 评论
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MCP（Model Context Protocol）上下文协议的安全隐患与技术滥用深度剖析
摘要： MCP（Model Context Protocol）作为AI模型与外部数据源的桥梁，虽扩展了AI能力，但也带来安全隐患。本文剖析MCP的技术机制（基于JSON-RPC的通信协议、资源动态发现与访问），揭示其安全漏洞与滥用风险（如未授权访问、数据泄露）。通过分析协议架构与代码示例（如资源管理、URI解析），提出防御方案，为构建安全AI生态提供参考。研究强调需在提升AI功能的同时，加强协议层面的安全防护。原创 2025-09-09 09:22:41 · 1067 阅读 · 0 评论 -
基于模型上下文协议（MCP）的智能客服系统：HTML前端与Java后端的深度集成
本文提出了一种基于模型上下文协议（MCP）的智能客服系统架构，通过HTML前端与Java后端的深度集成实现高效的上下文感知对话。系统采用MCP轻量级协议传输模型状态，结合分层存储的上下文管理机制（包含对话历史、用户画像等），实现了97.4%的意图识别准确率。前端使用Web Components构建可复用的对话组件，后端采用Spring Boot+Netty框架，并基于Redis实现分布式会话管理。该系统通过MCP协议在客户端与服务端间传递上下文信息，有效解决了传统REST API在对话系统中的局限性，为构建原创 2025-07-23 00:15:00 · 1379 阅读 · 0 评论