关于 quarkus-langchain4j-workshop
这是一个基于 Quarkus 与 LangChain4j 的 Java 研讨课程，用于演示单个 AI 服务的能力以及 Agentic AI 编排。适合希望用 Java 构建 AI 应用的开发者，按步骤逐章学习。
主要功能
- 01单个 AI 服务能力演示
- 02Agentic AI 编排示例
- 03按步骤划分的课程结构
- 04各步骤的最终代码状态
适用场景
- 01学习用 Quarkus 构建 AI 应用
- 02参考 LangChain4j 的 Agent 编排写法
- 03按章节完成 Java AI 实践练习
MCP 相关
README 中仅提及 MCP 标签，未说明项目与 MCP 服务的具体关系。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
使用 Java 构建 Agentic AI 系统：Quarkus LangChain4j 工作坊
学习如何使用 Quarkus 和 LangChain4j 构建融入 AI 的应用程序。
工作坊分为几个步骤。你可以按照工作坊网站上的说明进行操作。或者，按照 docs/README 文件中的说明，在本地提供这些文档。
每个步骤的最终状态都位于 step-XX 目录中。你可以进入相应目录，然后运行以下命令，快速跳转到该步骤的最终状态：
./mvnw quarkus:dev
应用程序运行于 http://localhost:8080。
第 3 节从 section-3/step-00 开始，逐步推进到已实现的第 04 步。请参阅 section-3/README.md，了解各步骤之间的递进关系，以及每节课的测试范围。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。