🚀 光標 IDE 和 MCP 服務器

光標 IDE 和 MCP 服務器是專為 AI 輔助開發打造的強大組合，能顯著提升開發者的生產力。光標 IDE 提供了豐富的 AI 功能，而 MCP 服務器則為這些功能提供了堅實的計算和管理支持。此外，與 Spring AI 的集成進一步拓展了其功能，為開發者帶來更高效、智能的開發體驗。

🚀 快速開始

此倉庫作為一個測試平臺，用於探索光標 IDE 和 MCP 服務器功能，重點是 Spring AI 集成。歡迎自由探索其能力並參與開發過程。

✨ 主要特性

光標 IDE 特性

光標是一種面向 AI 輔助開發的下一代代碼編輯器。它利用大型語言模型來增強開發者生產力，其功能包括：

AI 代碼補全：智能代碼建議和完成
代碼生成：通過自然語言提示編寫整個函數或代碼塊
上下文理解：AI 理解整個代碼庫以提供更相關的幫助
集成聊天：在編輯器內直接與 AI 對話以獲取編碼任務支持
錯誤解釋：用簡單易懂的語言解釋錯誤和潛在修復
代碼重構：自動重構和優化代碼片段
文檔生成：從現有代碼生成文檔

MCP 服務器特性

MCP（模型控制協議）服務器為光標 IDE 的 AI 功能提供動力。這些服務器：

處理大型語言模型的計算以實現代碼補全和生成
管理 Cursor IDE 和 AI 模型之間的 API 請求
優化即時代碼輔助性能
安全處理代碼和查詢以保護敏感信息
支持多種 AI 模型以提供不同功能
實現企業級功能，包括工作區同步
提供支持 AI 輔助開發的可擴展基礎設施

Spring AI 集成特性

Spring AI 是一個使構建 AI 驅動的應用程序變得容易的框架。當與光標 IDE 和 MCP 服務器結合使用時，它提供了以下優勢：

模型集成：輕鬆連接到各種 AI 模型（OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等）
提示工程：使用專用工具構建、測試和維護提示
令牌管理：高效處理上下文窗口和令牌限制
嵌入式：向量數據庫集成以實現語義搜索功能
輸出解析：對 AI 生成的響應進行結構化解析
流式響應：處理大型語言模型的流式輸出
可觀測性：監控和跟蹤 AI 交互以用於調試和審核

💻 使用示例

基礎用法

// Spring AI 實現示例，使用 LLM 服務
@Service
public class AIAssistantService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public AIAssistantService(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    
    public String generateResponse(String prompt) {
        // 創建提示模板
        ChatPromptTemplate promptTemplate = ChatPromptTemplate.fromMessages(
            List.of(new SystemMessage("您是一個樂於助人的助手."),
                   new UserMessage(prompt))
        );
        
        // 生成響應
        ChatResponse response = chatClient.call(promptTemplate);
        
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
}