主要观点：作者在罗马尼亚布加勒斯特的会议上了解到 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP)，并开始研究其在 AI 应用中的作用，通过一系列文章介绍了 MCP 从概念到实践的应用，包括开发 MCP 服务器和 AI 聊天客户端，以将私有数据库数据与 OpenAI LLM 结合，提供有关电信发票的业务洞察。
关键信息：

• MCP 可标准化将额外上下文引入 AI 应用，提升准确性。
• 系列文章介绍 MCP 相关内容，包括其架构和在不同场景的应用。
• 开发的 MCP 服务器可读取 PostgreSQL 数据库中的发票信息，通过 HTTP+SSE 与客户端通信。
• 开发的 AI 聊天客户端利用 MCP 服务器提供的上下文，与 OpenAI 交互获取电信发票相关洞察。
  重要细节：
• MCP 服务器配置包括添加依赖、设置属性、注册 ToolCallbackProvider 等，通过 InvoiceService 读取数据库数据。
• 使用 MCP Inspector 测试 MCP 服务器，通过 HTTP POST 请求与服务器交互，包括初始化、列出工具、调用工具等操作。
• AI 聊天客户端通过配置 MCP 客户端连接到 MCP 服务器，使用 ChatClient 与 OpenAI 交互，获取发票相关洞察。
• 最终结果展示了 MCP 服务器和客户端的连接及工作情况，以及通过 MCP 提供的上下文让 LLM 能得出有意义的结论。
• 提及在生产环境中可使用 Spring Security 保障应用安全，利用 Java 21 的虚拟线程改善线程使用，通过 Spring Boot Actuator 监控相关指标。
• 列出相关资源，如 Open AI Platform、MCP Inspector 等。