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手搓MCP客户端动态调用多MCP服务,调用哪个你说了算!

本文探讨了Spring AI中MCP服务的动态调用与加载问题。通过分析源码发现MCP服务配置存储在SseParameters中,最终由McpClientAutoConfiguration类管理。研究指出可通过注入ToolCallbackProvider实现类来区分不同MCP服务,实现动态调用。针对动态加载需求,文章提出两种方案:一是自定义配置McpSseClientProperties Bean(

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#数据库#java#面试 +2
[特殊字符] Taro + 微信小程序实现大模型流式响应(SSE):最全实践指南

虽然 WebSocket 全双工很强,但对于大模型对话这种“一问多答”的场景,SSE(Server-Sent Events)其实更轻量、更符合 HTTP 语义。但在微信小程序里,我们并没有标准的API。不过别慌,微信的wx.request(Taro 中是)支持了参数。这就给了我们操作的空间!😏在小程序里做大模型流式输出,其实就是一场“前端 + 网络 + 后端”的综合战役。前端:Taro +是基础

#taro#微信小程序#小程序
[特殊字符] Taro + 微信小程序实现大模型流式响应(SSE):最全实践指南

虽然 WebSocket 全双工很强,但对于大模型对话这种“一问多答”的场景,SSE(Server-Sent Events)其实更轻量、更符合 HTTP 语义。但在微信小程序里,我们并没有标准的API。不过别慌,微信的wx.request(Taro 中是)支持了参数。这就给了我们操作的空间!😏在小程序里做大模型流式输出,其实就是一场“前端 + 网络 + 后端”的综合战役。前端:Taro +是基础

#taro#微信小程序#小程序
[特殊字符] Taro + 微信小程序实现大模型流式响应(SSE):最全实践指南

虽然 WebSocket 全双工很强,但对于大模型对话这种“一问多答”的场景,SSE(Server-Sent Events)其实更轻量、更符合 HTTP 语义。但在微信小程序里,我们并没有标准的API。不过别慌,微信的wx.request(Taro 中是)支持了参数。这就给了我们操作的空间!😏在小程序里做大模型流式输出,其实就是一场“前端 + 网络 + 后端”的综合战役。前端:Taro +是基础

#taro#微信小程序#小程序
Java架构师面试宝典(含答案)

熔断机制:通过滑动时间窗口实现的,对前一段时间的错误比例来设置熔断点。3、当对数据进行增加和删除的操作时(add和remove操作),LinkedList比ArrayList的效率更高,因为ArrayList是数组,所以在其中进行增删操作时,会对操作点之后所有数据的下标索引造成影响,需要进行数据的移动。如果此时集群节点之间网络断开了,由于其可用性,其他节点仍然提供服务,但是A节点的数据还未写入到其

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#java#面试#开发语言 +2
AI | 最近比较火的几个生成式对话 AI

Kimi、DeepSeek、ChatGPT、文心一言、通义千问和豆包等生成式对话 AI 模型各有优势,适用于不同的应用场景。通过深入了解这些模型的技术原理和应用场景,我们可以更好地选择适合自己的工具,推动 AI 技术的发展和应用。

#人工智能
配置cursor进行Java springboot项目开发

首先为了后续在多个不同的java项目之间进行切换的时候不想翻来覆去的总配置指定jdk之类的,所以以下的配置是以系统登录用户级别的设置保存的,只要是我登录的windows,在多个Java项目来回反复切换也不需要再重新配置jdk路径的。然后配置GRADLE_USER_HOME环境变量指向刚刚创建的这个.gradle目录,例如(C:\Users\你的登录用户名.gradle),配置path环境变量,加入

#java#spring boot#开发语言 +4
全球最大分类广告商的Karpenter落地实践:减负运维、减少中断、每月省21万 (下)

通过使用 Karpenter,Adevinta 不仅实现了更顺畅的集群升级,还在实例选择上获得了更大的灵活性,提升了工作负载隔离能力,实现了自动化的安全更新,并节省了大量成本。相反,如果客户设置了过于严格的 PDB(例如,指定 maxUnavailable: 0),则会阻止任何自愿的 Pod 驱逐,包括必要的节点排空以进行维护。这一自动化选择虽然节省了成本,却导致了性能的下降,进而影响了整体服务质

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#运维#大数据
spring启动流程(二):包的扫描流程

本文比较长,主要分析了spring 扫描包路径得到根据包名得到路径Resource;根据路径Resouce得到该路径下所有class文件的Resouce;根据class文件的Resouce通过asm解析得到,注意:这里的还是所有class文件的;从中找到需要spring托管的,将其转化为,为的子类;进一步丰富的信息;将上面得到的添加到中至此,包名转换为完成。spring 在获取类上的注解时,不是通

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#java
Spring Cloud Gateway实现分布式限流和熔断降级

在一个流量特别大的业务场景中,如果不进行限流,会造成系统宕机,当大批量的请求到达后端服务时,会造成资源耗尽【CPU、内存、线程、网络带宽、数据库连接等是有限的】,进而拖垮系统。桶的容量为10w个,生产1w个/s,有10W的并发请求,以每秒10W个/s速度处理,随着桶中的令牌很快用完,速度又慢慢降下来啦,而生产令牌的速度趋于一致1w个/s。装令牌的桶大小固定,当令牌装满后,则不能将令牌放入其中;将请

#分布式
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