', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='877feef7-87e0-4b96-be8a-a1dd1cd09540'), HumanMessage(content='我是张三', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='0445de49-1b08-4773-8198-b9332285

LangChain4j框架中解决OpenAI流式对话并发问题的方案：通过修改ThreadPoolTaskExecutor的核心线程池大小来提升并发处理能力。当多人同时调用大模型时，默认配置会导致请求串行处理。解决方法是重写ThreadPoolTaskExecutor类，将corePoolSize从默认值1调整为预期的并发数（如5），从而支持多请求并行处理。

主要内容包括：1）通过PowerShell安装uv工具；2）使用uv管理Python环境并安装MCP客户端；3）示例代码演示了如何通过stdio、sse和streamable-http三种传输协议运行MCP服务；4）提供了Cherry Studio中的MCP服务器配置方法及常见错误解决方案。文章还包含了MCP JSON配置文件的查看方式，为开发者提供了完整的MCP集成指南。