Google MCP Toolbox for Databases 是一个开源的数据库 MCP 服务器。它能帮助你更轻松、快速且安全地开发工具，因为它处理了诸如连接池、身份验证等复杂问题

Spring AI项目旨在简化人工智能功能应用程序的开发过程，避免不必要的复杂性。该项目从LangChain、LlamaIndex等著名Python项目中汲取灵感，但Spring AI并非这些项目的直接移植。项目创立时秉持着一个信念：下一代生成式AI应用将不仅限于Python开发者，而是会普及到多种编程语言中。Spring AI致力于解决AI集成中的核心挑战：将企业数据及API与AI模型无缝衔接。

让你可以构建服务器，以安全且标准化的方式向大语言模型（LLM）应用程序暴露数据和功能。你可以把它想象成一个 Web API，但它是专门为 LLM 交互而设计的。通过 Resources 暴露数据（可以把它们看作是 GET 接口；它们用于将信息加载到 LLM 的上下文中）通过 Tools 提供功能（类似于 POST 接口；它们用于执行代码或产生其他副作用）通过 Prompts 定义交互模式（提供可重

一个基于 Taro 开发的购物小程序，提供便捷的在线购物和订单管理服务。

开发过程中，我们有时候需要在本地配置记录一些结构化信息，这些信息放在环境变量配置显得过重，如果引入SQLite之类的数据库又显得大材小用。这个时候一个支持添加，删除，修改和查询操作的轻量化数据库就显得非常有价值了。默认表的名称为defaultTable，用一个数组来存储数据，文件名：db.json"id": 1,以上就是json格式数据库的实现思路，本文仅简单封装了数据操作的几个常用操作，在此基础

在人工智能飞速发展的今天，Python 凭借其简洁的语法和丰富的社区资源，几乎成为深度学习的事实标准语言。那么，Java 在 AI 领域是否已经边缘化？其实并非如此。Java 在大规模工程化、生产环境部署以及与企业应用的融合方面，仍然扮演着不可或缺的角色。本文将梳理 Java 在深度学习生态中的现状，介绍可用的框架与工具，并分析它们的适用场景。

Datafaker是一个简单易用但功能强大的测试数据生成工具，可以显著提高开发和测试效率。通过本文介绍的大家应该能够开始在自己的项目中使用Datafaker了。

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