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1. 开发初衷
\quad 大家好，我是犬余，之前，为了体验一下MCP架构的JAVA实现，犬余使用了Spring AI框架（详见跑通了！JAVA实现、内网部署、基于MCP的智能问答！）。
\quad 但是体验了几天之后，发现SpringAI无法获取聊天过程中的思考过程，另外还有很多各个实现的包难以选择，又没找到详细的文档来了解这么多包要怎么用。
\quad 所以，出于学习的目的，犬余抛弃了Spring AI，转而自己尝试开发了一个框架来实现AI对话以及MCP的实现。项目地址为：
\quad https://github.com/quanyu-1995/qy-framework-ai.git
\quad 而由于犬余之前并不了解Netty框架以及WebFlux、Reactor等技术，本框架完全是一边学习一边开发的，初版的目的只是实现基础功能，所以框架本身的代码结构以及这些技术的应用还很表面。希望大家能给犬余的项目点个star⭐️支持一下，同时，也欢迎感兴趣的朋友们留言交流或者添加犬余的个人wx，共同学习或者提出您的宝贵意见：
2. 快速上手
\quad 下面简单说明一下本项目的使用，由于框架还不够完善，所以目前还没有提交到Maven仓库，项目共分为四个模块：
- qy-framework-ai-mcp-client: 基础对话包，集成多种大模型，支持流式输出，内置MCP Client
- qy-framework-ai-mcp-server: MCP Server扩展包
- qy-framework-ai-example: 对话示例（含MCP Client示例）
- qy-framework-ai-mcp-server-example: MCP Server示例
\quad 其中qy-framework-ai-mcp-serve以及qy-framework-ai-mcp-client是框架本体的两个包，分别对应MCP server和MCP client，另外的两个模块分别用于测试服务端和客户端。
\quad 其中服务端在注册MCP工具时，仅需添加注解@Tool即可
\quad 客户端首先需要在配置文件中添加相应的配置，包括大模型的API信息，以及服务端的地址，目前已测试通过的有deepseek API、Qwen3 API、以及Ollama本地部署的qwen3。
\quad 如果需要多轮对话，还可以使用默认的对话记录缓存策略（DefaultCacheStrategy），并添加相应的redis配置
\quad 当然，你也可以通过实现CacheStrategy接口来自定义对话记录持久化策略。
\quad 最后，在使用时则只需要注入ChatClient，直接调用对话接口即可~
\quad 可以看到，犬余的框架中提供了两种对话接口，分别对应普通的一次性输出结果以及打字机效果的流式输出。
3. 效果展示
\quad 同时，在qy-framework-ai-example中，犬余也放了一个简单的对话页面，来展现流式输出的效果：
4. 诚挚邀请
\quad 以上就是犬余的项目的基本内容啦，本项目是犬余的第一个开源项目，希望大 家能给犬余的项目点个star⭐️支持一下：
\quad https://github.com/quanyu-1995/qy-framework-ai.git
\quad 同时，也欢迎感兴趣的朋友们留言交流或者添加犬余的个人wx，共同学习或者提出您的宝贵意见~