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Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B + SSE 全流程实战指南

Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B + SSE 全流程实战指南
本教程将带你从 0 到 1 实现一个完整的 AI 流式问答应用，整合以下组件：Spring Boot Spring AI 构建服务框架MCP（Model Connector Plugin） 用于统一管理本地/云端大模型DeepSeek-R1-7B 国产高性能大模型（OpenAI API 兼容）SSE（Server-Sent Events） 实现前后端实时流式响应Ollama（可选） 更便捷地部署 DeepSeek-R1-7B 模型并提供 OpenAI 接口支持模型部署方式推荐：Ollama 运行 DeepSeek-R1-7B安装 Ollama访问：（以 DeepSeek 为例）复制也可以加载其它模型，如 llama3, qwen:chat, yi:34b, phi3, mistral 等。 启动 Ollama复制Ollama 会自动监听 OpenAI 风格接口（http://localhost:11434/v1/chat/completions），兼容 stream: true。 Spring Boot 接入 SSE 流式输出服务添加依赖（pom.xml）复制WebClient 配置类复制请求体结构封装复制DeepSeek-R1-7B 接口封装（支持 stream: true）复制控制器对外暴露 SSE 接口复制前端 JS 接入 SSE 实现流式展示复制总结通过以上步骤，我们成功实现了：Ollama 部署并运行 DeepSeek-R1-7B 本地大模型Spring Boot 封装 OpenAI 接口 stream: true实现后端 SSE 推流 前端实时 Token 渲染支持国产开源模型的类 ChatGPT 对话功能
5/16/2025 7:50:58 AM
编程疏影
告别传统 SSE！fetch-event-source 让 AI 流式处理更高效

告别传统 SSE！fetch-event-source 让 AI 流式处理更高效
在 AI 大模型飞速发展的时代，前端开发者面临着如何高效处理实时数据流的挑战。 服务器发送事件（SSE）作为一种单向通信协议，能够让服务器主动向客户端推送实时更新，广泛应用于实时聊天、新闻推送等场景。 然而，标准的 EventSource API 存在诸多限制，例如只能使用 GET 请求、无法传递请求体等。
3/4/2025 3:00:00 AM
PIG AI
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