✅ 1. application.yaml 추가 application.yaml app: chat: default-system-prompt: 한국어를 사용하는 tool 지원 AI 입니다. # 기본 system prompt etl: pi
✅ 1. Tool Calling 정의 : LLM이 사용자의 질문을 분석한 뒤, "지금은 일반적인 대답을 할 게 아니라 getWeather라는 외부 함수를 실행해야겠다!"라고 판단하여 함수 이름과 파라미터를 JSON 형태로 뱉어내는 '능력' 그 자체 한
✅ 1. 의존성 추가 implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-mcp-client:2.0.0-M6") compileOnly 'org.projectlombok:lombok' annotatio
✅ 1. MCP란 무엇일까? MCP는 Model Context Protocol의 약자 AI 모델이 외부 도구(Tools)나 데이터 리소스와 상호작용할 때 사용하는 구조적인 표준 통신 규약(프로토콜) 이러한 연결을 할 때 필요한 표준! 그것이 바로 MC
✅ 1. 아키텍처 미리보기
✅ 1. 프로젝트 생성 Name : mcp-server Language : Java Type : Gradle-Groovy Group : com.jscode Artifact : mcp-server Java : 21 Packaging : Jar ✅ 2.
✅ 1. 빌드하기 ./gradlew bootJar ✅ 2. application.yaml 수정 application.yaml spring: application: name: tool # 애플리케이션 이름 ai: mcp:
✅ 1. CLI 설정 기존의 CommandLineRunner 활용 ✅ 2. McpController McpController.java package com.jscode.tool.rest; @RestController @RequestMapping("/
✅ 1. 파이썬 설치 및 mcp_weather_server 설치 파이썬이 설치되지 않으신 분들은 파이썬을 설치하고 진행해주시길 바랍니다. pip3 install mcp pip3 install mcp_weather_server python -m mcp_
✅ 1. CLI ToolChatConfig.java package com.jscode.tool; @Configuration public class ToolChatConfig { @Bean public SimpleLoggerAdvisor si
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