quarkus-langchain4j-workshop について
Quarkus と LangChain4j を使ったJavaのワークショップで、単一のAIサービスの機能とAgenticAIオーケストレーションを紹介します。Javaで AI を組み込んだアプリケーションを構築したい開発者を対象としています。
主な機能
- 01単一のAIサービスの機能デモ
- 02AIエージェントのオーケストレーション例
- 03ステップ単位のワークショップ構成
- 04各ステップの最終コード状態
活用シーン
- 01Quarkus によるAIアプリケーション開発の学習
- 02LangChain4j のエージェント連携の参照
- 03セクション単位のJava AI演習
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Java でエージェント型 AI システムを構築する：Quarkus LangChain4j ワークショップ
Quarkus と LangChain4j を使用して、AI を組み込んだアプリケーションの構築方法を学ぶワークショップです。
このワークショップはいくつかのステップに分かれています。ワークショップの Web サイトに掲載されている手順に沿って進められます。または、 docs/README ファイルの手順に従って、手順をローカルで提供することもできます。
各ステップの最終状態は、step-XX ディレクトリにあります。
対応するディレクトリに移動して、次のコマンドを実行すると、ステップの最終状態にすばやく移動できます。
./mvnw quarkus:dev
アプリケーションは http://localhost:8080 で実行されます。
セクション 3 は section-3/step-00 から始まり、実装済みのステップ 04 まで進みます。ステップがどのように積み重なるか、また各レッスンでテストの対象範囲がどのように設定されているかについては、section-3/README.md を参照してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。