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（让 Java IA MCP 更简单）Solon AI v3.7.2 发布

news 2026/5/31 13:26:12

Solon AI & MCP（支持 LTS）

Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。

主要特点：

一套接口支持不同提供者、不同大模型调用（通过方言适配）
支持聊天模型（ChatModel）
- 支持 Prompt 和 PromptTemplate；支持会话记忆（ChatSession）；支持 Function Call（或 Tool Call）
- 支持同步接口（call）与流式接口（stream）；支持多态模型等
支持生成模型（GenerateModel）
- 支持生成文案、图像、声音、视频
支持 RAG
- 文档加载、分割（excel, html, markdown, pdf, ppt, word...）
- 矢量知识库（chroma、dashvector、elasticsearch、milvus、opensearch、qdrant、redis、tcvectordb...）
- 嵌入模型（EmbeddingModel）、排序模型（RankingModel）
支持 MCP（McpServer、McpClient、McpProxy），支持 MCP_2025-03-26 版本协议
- 支持 stdio、sse、streamable 传输方式
支持 AI-Flow
- 支持包容、排它、并行、循环等网关
支持 Spring、jFinal、Vert.x 等 Solon 以外的框架
等......更多内容，参考官网介绍

v3.7.2 更新

引入 snack4-jsonschema 优化 ToolSchemaUtil
添加 solon-ai-core AiMedia:metas 方法
添加 solon-ai-core GenerateModel defaultOptions 配置支持
添加 solon-ai-core ToolSchemaUtil:buildInputParams 方法，支持 @Body 注解
添加 solon-ai-flow GenerateModelCom 组件
修复 solon-ai bean 有其它框架代理后，不能识别注解的问题
修复 solon-ai ToolSchemaUtil 部分泛型识别失败的问题
修复 solon-ai-flow ChatModelCom 加载 chatConfig 配置会出错的问题
修复 solon-ai-mcp/mcp-sdk listTools 的 nextCursor 为空时，不能正常获取问题
solon 升为 3.7.2

v3.6.5 更新（LTS 维护中）

修复 solon-ai-mcp/mcp-sdk listTools 的 nextCursor 为空时，不能正常获取问题
solon 升为 3.6.5

v3.5.9 更新（LTS 维护中）

修复 solon-ai-mcp/mcp-sdk listTools 的 nextCursor 为空时，不能正常获取问题
solon 升为 3.5.9

技术预览

构建聊天模型（统一方式，支持不同的模型构建）

ChatModel chatModel = ChatModel.of(apiUrl).provider(provider).model(model);//同步请求
chatModel.prompt("hello").call();//流式请求
chatModel.prompt("hello").stream();

使用 MCP

//MCP 服务端
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp")
public class McpServerTool {//工具@ToolMapping(description = "查询天气预报")public String getWeather(@Param(description = "城市位置") String location) {return "晴，14度";}//资源@ResourceMapping(uri = "config://app-version", description = "获取应用版本号", mimeType = "text/config")public String getAppVersion() {return "v3.2.0";}//提示语@PromptMapping(description = "生成关于某个主题的提问")public Collection<ChatMessage> askQuestion(@Param(description = "主题") String topic) {return Arrays.asList(ChatMessage.ofUser("请解释一下'" + topic + "'的概念？"));}
}//MCP 客户端
McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder().channel(McpChannel.STREAMABLE).apiUrl("http://localhost:8080/mcp").build();//客户端与聊天模型集成//::构建时集成（全局）
ChatModel chatModel = ChatModel.of(apiUrl).provider(provider) .model(model).defaultToolsAdd(clientProvider); //::聊天时集成（单次）
chatModel.prompt("hello").options(o -> o.toolsAdd(clientProvider)).call();