دوره آموزش Spring AI + MCP: ساخت سیستم‌های AI توزیع‌ شده با Java

آنچه یاد خواهید گرفت: ساخت یک سیستم هوش مصنوعی توزیع‌ شده با استفاده از Spring AI و Model Context Protocol (MCP) در چندین میکروسرویس Spring Boot تبدیل میکروسرویس‌های Spring Boot به ارائه‌دهنده‌های ابزار MCP با استفاده از Spring AI MCP Server پیاده‌سازی یک دستیار هوش مصنوعیِ کلاینت MCP که ابزارها را به‌صورت پویا در میان سرویس‌ها کشف و اجرا می‌کند. درک اینکه چرا ارکستراسیونِ هاردکد شده‌ هوش مصنوعی شکست می‌خورد و معماری‌های مبتنی بر قابلیت در MCP چگونه این مشکل را حل می‌کنند. تحلیل و اشکال‌زدایی سیستم‌های MCP با استفاده از لاگ‌های JSON-RPC، اسکیمای ابزارها و اجرای ابزار در ران تایم پیاده‌سازی قابلیت‌های پیشرفته MCP از جمله پرامپت‌ها، منابع و حالت‌های انتقال MCP پیش‌نیازهای دوره دانش پایه‌ برنامه‌نویسی Java (کلاس‌ها، REST APIs و Maven/Gradle). آشنایی با اصول Spring Boot (کنترلرها، سرویس‌ها، پیکربندی). درک پایه از REST APIs و معماری میکروسرویس یک محیط توسعه مانند IntelliJ IDEA یا VS Code یک کلید OpenAI API برای اجرای نمونه‌های دستیار هوش مصنوعی توضیحات دوره سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن دیگر فقط چت‌بات‌های ساده نیستند. کاربردهای واقعی به دستیارهای هوش مصنوعی‌ای نیاز دارند که بتوانند با سرویس‌های backend تعامل کنند، عملیات‌ها را اجرا کنند، داده‌ را بازیابی کنند و گردش‌کارها را در سیستم‌های توزیع‌ شده هماهنگ کنند. در این دوره، یاد می‌گیرید چگونه این سیستم‌ها را با استفاده از Spring AI و Model Context Protocol (MCP) بسازید. به‌جای مثال‌های آزمایشی، شما یک معماری کامل هوش مصنوعی توزیع‌ شده مبتنی بر میکروسرویس‌های Spring Boot پیاده‌سازی می‌کنید. این دوره بر پایه‌ یک سیستم سازمانی واقع‌گرایانه به نام NexaCorp طراحی شده است؛ جایی که یک دستیار هوش مصنوعی با سرویس‌هایی مانند منابع انسانی، مدیریت استقرار، اعلان‌ها و مدیریت تیکت تعامل می‌کند. آنچه خواهید ساخت: در طول این دوره، یک سیستم هوش مصنوعی در سطح تولید خواهید ساخت که شامل موارد زیر است: چندین میکروسرویس Spring Boot یک پایگاه داده PostgreSQL با معماری جداسازی schema-per-service یک دستیار هوش مصنوعی ساده با ارکستراسیون دستی یک دستیار هوش مصنوعی مبتنی بر MCP با کشف پویا‌ی ابزارها گردش‌کارهای هوش مصنوعی توزیع‌ شده در چندین سرویس خواهید دید که یک دستیار هوش مصنوعی چگونه می‌تواند عملیات‌هایی مانند موارد زیر را هماهنگ کند: ثبت مرخصی کارمند پیدا کردن مهندس جایگزین واگذاری مجدد استقرارها فعال‌سازی اعلان‌ها در میان سرویس‌ها نکات برجسته‌ پیاده‌سازی دوره این دوره کاملاً عملی است و موارد زیر را پوشش می‌دهد: راه‌اندازی backend سازمانی ساخت چندین میکروسرویس Spring Boot استفاده از PostgreSQL با معماری schema-per-service مدیریت اسکیما و داده‌ اولیه با Flyway اعتبارسنجی جداسازی سرویس‌ها و ارتباط بین سرویس‌ها ارکستراسیون ساده‌ هوش مصنوعی ساخت یک دستیار هوش مصنوعی با Spring AI استخراج intent ساختاریافته از زبان طبیعی پیاده‌سازی ارکستراسیون دستی با استفاده از REST APIs درک محدودیت‌های گردش‌کارهای هاردکد شده‌ هوش مصنوعی Model Context Protocol (MCP) درک معماری MCP و ارتباط JSON-RPC تبدیل میکروسرویس‌ها به ارائه‌دهنده‌های ابزار MCP ارائه‌ی قابلیت‌های دامنه با استفاده از Spring AI MCP server بررسی اسکیمای ابزارهایی که به‌ صورت خودکار تولید می‌شوند. دستیار هوش مصنوعی مبتنی بر MCP ساخت یک دستیار کلاینت MCP با استفاده از Spring AI فعال‌سازی کشف پویا‌ی ابزارها در میان سرویس‌ها اجازه دادن به LLM برای برنامه‌ریزی و اجرای گردش‌کارها حذف منطق ارکستراسیون از کد اپلیکیشن اشکال‌زدایی و تحلیل ران تایم بررسی لاگ‌های MCP و جریان اجرای ابزارها درک تعاملات ابزار در JSON-RPC مدیریت خطاهای ابزار و اجرای ناقص گردش‌کار گسترش سیستم با ارائه‌دهنده‌های جدید ابزار MCP قابلیت‌های پیشرفته MCP این دوره همچنین ویژگی‌های اضافی MCP را بررسی می‌کند، از جمله: قابلیت پرامپت‌ها برای دستورالعمل‌های استدلال قابل‌ استفاده‌ مجدد قابلیت منابع برای آرتیفکت‌های ساختاریافته قابلیت Completions و اینکه چه زمانی استفاده می‌شود. مدل‌های انتقال MCP استریمینگ و Stateless فناوری‌های مورد استفاده Java Spring Boot Spring AI Model Context Protocol (MCP) PostgreSQL Flyway Gradle Docker این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ توسعه‌دهندگان Java که می‌خواهند قابلیت‌های هوش مصنوعی را در میکروسرویس‌های Spring Boot یکپارچه کنند. مهندسان backend که به ساخت سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی با Spring AI و MCP علاقه‌مندند. معماران نرم‌افزار که در حال بررسی ارکستراسیون هوش مصنوعی توزیع‌ شده و معماری‌های مبتنی بر قابلیت هستند. توسعه‌دهندگانی که دستیارهای هوش مصنوعی یا ایجنت‌های هوش مصنوعی می‌سازند و با سرویس‌های واقعی backend تعامل دارند. مهندسانی که درباره‌ Model Context Protocol (MCP) کنجکاوند و می‌خواهند آن را در سیستم‌های به سبک تولید پیاده‌ کنند.