MCP Demo Refrigerator Inventory Mgmt

🧊 MCP演示：冰箱库存管理

A. 演示工程 展示了使用 模型上下文协议（MCP） 框架。它提供 库存管理 通过人工智能模型回答查询，为冰箱提供功能，并由 PostgreSQL 数据库。

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🛠️ 技术栈

• Java/Spring引导
• MCP服务器/客户端
• PostgreSQL/NeonDB
• 奥拉玛与 llama3.2 （本地法学硕士）
• Swagger UI（用于测试端点）

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🚀 项目设置

1.设置PostgreSQL

您可以：

• 在本地运行PostgreSQL
• 使用Docker启动PostgreSQL容器
• 通过托管的数据库服务连接，如 NeonDB

确保您的数据库已正确配置并正在运行。

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2.与Olama建立本地LLM

安装并运行 没有 对于本地LLM支持：

> ollama list
> ollama pull llama3.2:latest
> ollama run llama3.2

💡 llama3.2 大约2GB，本地运行免费无需API密钥！

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3.运行应用程序

一定要跑 所有这三个 组件：

• refrigerator-inventory-core
• mcp-server
• mcp-client

每个都应该正确配置，以便与数据库和彼此通信。

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✅ 使用本地数据验证MCP

🔍 步骤1：测试AI模型正在运行

转到Swagger UI：

http://localhost:8082/swagger-ui/index.html#/ai-chat-controller

• 点击 试试看 在 chat 端点

• 输入：

  {
    "message": "What is the capital of India?"
  }

• 您应该看到：

  New Delhi

✔️ 确认本地 llama3.2 是向上和整合的。

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🔍 步骤2：验证来自本地数据库的响应

导航到：

http://localhost:8082/swagger-ui/index.html#/mcp-chat-controller/chat

• 点击 试试看 并输入：

  {
    "message": "Product below 100 rupees"
  }

• 示例响应：

  Here are some products available below 100 rupees:

  1. Eggs - priced at 10.0 rupees
  2. Cucumber - priced at 40.0 rupees
  3. Spinach - priced at 19.99 rupees
  4. Gulaab Jamun - priced at 99.0 rupees

✔️ 这确认了MCP服务器使用以下命令检索和响应 您自己的数据库不是互联网数据。

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📸 截图

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🧾 结论

这 MCP客户端 连接到 MCP服务器，它与 refrigerator-inventory-core 应用程序和 根据您的本地数据库提供人工智能生成的答案.

🎯 一个本地AI系统与Spring Boot和PostgreSQL设置实时工作的实际演示！