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适用于 Java 的 MCP 开发工具包,与 Spring AI 深度集成! | 开源日报 No.808

java-sdk 是一个官方的 Java 开发工具包,旨在支持 Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端的集成,提供标准化接口以实现与 AI 模型的同步和异步通信。它基于 Reactive Streams 编程模型,支持灵活的 JSON 序列化,兼容 Spring AI,旨在提高 Java 应用的实用性和互操作性。

modelcontextprotocol/java-sdk

Github Repo Stars License: `MIT` Language: `Unknown`

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java-sdk 是一个官方的 Java 开发工具包,旨在支持 Model Context Protocol(MCP)服务器和客户端的集成。

  • 提供标准化接口,使 Java 应用能够与 AI 模型和工具进行同步及异步通信
  • 采用 Jackson 作为默认 JSON 序列化方案,同时通过抽象层支持替换为其他实现,提高灵活性
  • 基于 Reactive Streams 编程模型,内部使用 Project Reactor 实现,并提供同步阻塞调用接口以兼顾不同使用场景
  • 支持 MCP 客户端与服务器端功能,包括服务端授权配置及客户端交互能力
  • 与 Spring AI 深度集成,通过 Spring Boot 启动器简化 MCP 应用开发流程
  • 注重实用性、互操作性和可插拔设计,以适应多样且分散的 Java 技术生态环境

ThinkInAIXYZ/deepchat

Github Repo Stars License: `Apache-2.0` Language: `Unknown`

demo-picture-of-deepchat

deepchat 是一个功能丰富的开源多模型 AI 聊天平台,提供统一界面以连接和管理多种云端及本地大型语言模型。

  • 支持 OpenAI、Gemini、Anthropic 等多个主流云端 LLM 供应商及本地 Ollama 模型,无需切换应用即可统一管理
  • 内置高级工具调用(MCP),支持代码执行、网页访问等功能,提升交互效率
  • 强大的搜索增强能力,集成多种搜索引擎,实现智能检索并提高回答准确性与时效性
  • 多窗口、多标签架构支持并行会话,多模态内容渲染(图片、Mermaid 图表等)丰富展示形式
  • 本地数据存储与网络代理保障隐私安全,适合商业和个人使用

servo/servo

Github Repo Stars License: `MPL-2.0` Language: `Unknown`

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servo 是一个用 Rust 语言编写的并行浏览器引擎原型,旨在为开发者提供一种轻量级、高性能的嵌入式网页技术解决方案。

  • 支持多平台开发,包括 64 位 macOS、Linux、Windows、OpenHarmony 和 Android
  • 利用 Rust 语言优势,实现安全性和并发性能优化
  • 提供详细的构建指南,支持多种操作系统环境下快速搭建与编译
  • 设计用于嵌入应用程序中,使得集成网页功能更加高效灵活
  • 社区活跃,有完善的文档资源(如 Servo Book)及沟通渠道(GitHub Issues, Zulip 等)

FalconForceTeam/FalconHound

Github Repo Stars License: `BSD-3-Clause` Language: `Unknown`

demo-picture-of-FalconHound

FalconHound 是一个蓝队多工具,旨在以更自动化的方式利用和增强 BloodHound 的功能。

  • 与 SIEM 或其他日志聚合工具结合使用
  • 实时更新环境图,反映当前状态
  • 收集本地组成员资格和会话信息并添加到图中
  • 触发警报或生成丰富列表,例如监控用户权限变动
  • 支持多种数据源,如 Azure Sentinel、Splunk 和 Neo4j
  • 无需安装,只需下载二进制文件即可运行

GuanYixuan/pyJianYingDraft

Github Repo Stars License: `NOASSERTION` Language: `Unknown`

demo-picture-of-pyJianYingDraft

pyJianYingDraft 是一个轻量、灵活且易上手的 Python 工具,用于生成和导出剪映(Jianying)草稿文件,旨在构建全自动化的视频剪辑与混剪流水线。

  • 支持加载未加密的 5.9 及以下版本草稿作为模板,替换音视频素材和文本内容
  • 可批量控制剪映打开指定草稿并导出到目标位置,同时调节分辨率和帧率
  • 丰富的视频编辑功能,包括添加本地视频/图片素材,自定义时间轴参数及关键帧动画
  • 支持贴纸、文字气泡、花字等多种特效元素的添加与关键帧控制
  • 音频处理能力强大,可调整淡入淡出时长、音量及场景音效果,并支持轨道管理
  • 提供转场效果、自定义滤镜以及文本字幕(包括 .srt 文件导入)的全面支持
  • 通过 DraftFolder 方便管理多个草稿文件夹,实现模板复制与新建操作
  • 项目持续更新中,兼容性主要针对 Python 3.8 或 3.11 版本,并提供示例代码帮助快速上手
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