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Spring AI

基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统

基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统
在大模型 Agent 发展浪潮下，如何通过模型驱动外部工具调用（Tool Calling）已成为构建智能业务系统的关键能力。 本文将手把手带你通过 Spring AI MCP（Model Context Protocol） DeepSeek-R1-7B 打造一个可落地的企业级智能 Agent。 项目背景与架构设计技术选型Spring AISpring 官方推出的 AI 接入框架，支持 LangChain、MCP、RAG 等能力；MCP（Model Context Protocol）模型与工具之间通信的协议桥梁；DeepSeek-R1-7B国产高性能开源大模型，已支持 Chat Completion、Tool Calling 接口；Ragflow用作 RAG 架构引擎（可选）；系统功能用户向模型提问模型判断是否调用工具（如数据库查询）MCP 注册的工具服务完成任务模型生成最终响应环境准备安装依赖复制本地部署 DeepSeek-R1-7B 模型推荐使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-7B 模型服务：复制构建 Spring AI MCP 工具服务示例业务：产品信息查询复制注册 MCP 工具复制模型端配置（Ragflow 示例）在 ragflow.config.yaml 中配置模型地址及 MCP 工具启用：复制前端调用（可选）复制测试效果用户输入：复制输出结果：复制模型会自动触发 query-product 工具，无需用户指定，展示 Agent 工具能力。
4/21/2025 4:22:00 AM
编程疏影
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