（支持 MCP 无状态集群）Solon AI MCP v3.8.0, v3.7.4，v3.6.7 发布-编程阁

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_06_18 版本协议
- 支持 stdio、sse、streamable、streamable_stateless 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

v3.8.0 更新

重要变化：

mcp-java-sdk 升为 v0.17 （支持 2025-06-18 版本协议）
添加 mcp-server McpChannel.STREAMABLE_STATELESS 通道支持（集群友好）
添加 mcp-server 异步支持

具体更新：

添加 solon-ai FunctionPrompt:handleAsync（用于 mcp-server 异步支持）
添加 solon-ai FunctionResource:handleAsync（用于 mcp-server 异步支持）
添加 solon-ai FunctionTool:handleAsync（用于 mcp-server 异步支持）
添加 solon-ai-core ChatMessage:toNdjson,fromNdjson 方法（替代 ChatSession:toNdjson, loadNdjson），新方法机制上更自由
添加 solon-ai-core ToolSchemaUtil.jsonSchema Publisher 泛型支持
添加 solon-ai-core ToolSchemaUtil.isIgnoreOutputSchema Publisher 泛型支持
添加 solon-ai-mcp mcp-java-sdk v0.17 适配（支持 2025-06-18 版本协议）
添加 solon-ai-mcp mcp-server 异步支持
添加 solon-ai-mcp mcp-server streamable_stateless 支持
添加 solon-ai-mcp Tool,Resource,Prompt 对 org.reactivestreams.Publisher 异步返回支持
添加 solon-ai-mcp McpServerHost 服务宿主接口，用于隔离有状态与无状态服务
添加 solon-ai-mcp McpChannel.STREAMABLE_STATELESS （服务端）无状态会话
添加 solon-ai-mcp McpClientProvider:customize 方法（用于扩展 roots, sampling 等）
添加 solon-ai-mcp mcpServer McpAsyncServerExchange 注入支持（用于扩展 roots, sampling 等）
优化 solon-ai-dialect-openai claude 兼容性
优化 solon-ai-mcp mcp StreamableHttp 模式下服务端正常返回时客户端异常日志打印的情况
调整 solon-ai-mcp getResourceTemplates、getResources 不再共享注册
调整 solon-ai-mcp McpServerManager 内部接口更名为 McpPrimitivesRegistry （MCP 原语注册器）
调整 solon-ai-mcp McpClientProvider 默认不启用心跳机制（随着 mcp-sdk 的成熟，server 都有心跳机制了）
mcp ToolCapabilities 添加 @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)

新特性展示：1.MCP 无状态会话（STREAMABLE_STATELESS）和 2.CompletableFuture 异步MCP工具

@McpServerEndpoint(channel=McpChannel.STREAMABLE_STATELESS,mcpEndpoint="/mcp1")publicclassMcpServerTool{@ToolMapping(description="查询天气预报",returnDirect=true)publicCompletableFuture<String>getWeather(@Param(description="城市位置")Stringlocation){returnCompletableFuture.completedFuture("晴，14度");}}

传输方式对应表：（服务端与客户端，须使用对应的传输方式才可通讯）

服务端	客户端	备注
STDIO	STDIO
SSE	SSE
STREAMABLE	STREAMABLE
STREAMABLE_STATELESS	STREAMABLE	对 server 集群很友好

STREAMABLE_STATELESS 集群，不需要 ip_hash，但“原语”变化后无法通知 client

v3.7.4 更新（LTS 维护中）

添加 solon-ai-core ChatMessage:toNdjson,fromNdjson 方法（替代 ChatSession:toNdjson, loadNdjson），新方法机制上更自由
优化 solon-ai-mcp mcp StreamableHttp 模式下服务端正常返回时客户端异常日志打印的情况

v3.6.7 更新（LTS 维护中）

添加 solon-ai-core ChatMessage:toNdjson,fromNdjson 方法（替代 ChatSession:toNdjson, loadNdjson），新方法机制上更自由

技术预览

构建聊天模型（统一方式，支持不同的模型构建）

ChatModelchatModel=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（支持无状态服务，支持异步返回）@McpServerEndpoint(channel=McpChannel.STREAMABLE_STATELESS,mcpEndpoint="/mcp")publicclassMcpServerTool{//工具@ToolMapping(description="查询天气预报")publicMono<String>getWeather(@Param(description="城市位置")Stringlocation){returnMono.just("晴，14度");}//资源@ResourceMapping(uri="config://app-version",description="获取应用版本号",mimeType="text/config")publicStringgetAppVersion(){return"v3.2.0";}//提示语@PromptMapping(description="生成关于某个主题的提问")publicCollection<ChatMessage>askQuestion(@Param(description="主题")Stringtopic){returnArrays.asList(ChatMessage.ofUser("请解释一下'"+topic+"'的概念？"));}}//MCP 客户端McpClientProviderclientProvider=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）ChatModelchatModel=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();