本指南詳細介紹了使用Java創建REST API的完整流程，從REST架構基礎到實際開發步驟。內容包括開發環境配置、框架選擇（如Spring Boot和Jersey）、API設計原則、CRUD操作實現、數據存儲方案選擇、安全認證機制（如JWT）、性能優化策略以及測試和部署方法。適合希望掌握Java REST API開發的開發者學習。

本文詳細對比了五大流行的Java REST API框架：Spring MVC、Play框架、Blade、Grails和Dropwizard。每個框架都有其獨特優勢，如Spring MVC的靈活性、Play框架的高性能、Blade的輕量級特性、Grails的Groovy語言支持以及Dropwizard的快速開發能力。文章還探討了API分析和貨幣化的重要性，幫助開發者選擇最適合項目需求的框架。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是由Anthropic于2024年11月推出的一種開放協議，旨在統一規范大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具之間的通信。它通過標準化接口，使LLM能夠無縫訪問文件系統、數據庫、API等，就像這些工具是模型本身的一部分。MCP采用客戶端-服務器架構，包含MCP主機、客戶端和服務器三個關鍵組成部分。其核心是模型上下文，即LLM運行過程中所需的所有外部信息和工具。MCP的出現，解決了AI模型與數據系統連接的碎片化問題，降低了集成復雜性和開發時間。

本文提供了一個全攻略，介紹如何使用Java實現獲取淘寶商品詳情API接口。首先，需要注冊淘寶開放平臺賬號并創建應用以獲取AppKey和AppSecret。然后，了解API接口詳情和請求參數，生成簽名，并使用Java的HttpClient庫發起HTTP請求。處理響應結果后，還需添加錯誤處理和日志記錄。最后，遵守API使用規則，保護AppKey和AppSecret，關注平臺更新。

本文介紹了Java AI應用開源框架LangChain4j和Spring AI，旨在幫助Java開發者將大型語言模型集成到企業級應用程序中。LangChain4j提供統一API、綜合工具箱和多模態支持，而Spring AI簡化了AI模型在Spring應用中的集成。文章還探討了技術架構、集成能力和兼容性，并通過實戰案例展示了如何使用這些框架構建企業級AI應用。