基于RAG与MCP的创新开发：从零到一的实现之路

最近这段时间写了三个项目，第一个是类似ChatGPT应用的项目；第二个是写了一个简单RAG知识库项目；第三个是写了个MCP项目，服务端功能是自动发帖到CSDN，收获不少~给大家分享一下大概的思路以及实现效果：

一、ChatGPT应用

这个项目前端采用了Next.js、Typescript 等技术栈；后端采用了SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis等技术栈。

功能有如下：

1、选择AI模型进行提问生成回答（核心业务）：可以选择智谱glm4、智谱glm3-turbo、deepseek（包括深度思考功能）、智谱cogview-4

问答模型

文生图模型

2、购买功能：分模型以及额度进行购买，购买跳转对接的是支付宝沙箱支付sdk。

3、封装角色及对应提示语。

3、个人账户信息查看功能。

整体架构及模块的功能：

演示效果：

二、RAG知识库

这个项目前端用的是Trae生成的；后端采用了SpringBoot、Redis、Postgresql、Spring AI等技术栈。

功能有如下：

1、选择AI模型进行对话

2、通过文件、Git仓库上传知识库

3、选择知识库调用AI进行知识库问答

整体架构及模块的功能：

演示效果：

三、MCP应用

这个是一个实现自动生成文章并自动发帖的项目。