新增 AI MCP 服务端和客户端调用，展示远程工具调用示例

modules/ai/ai-cms/src/main/resources/config/jeesite-ai-cms.yml

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+# 温馨提示：不建议直接修改此文件，为了平台升级方便，建议将需要修改的参数值，复制到application.yml里进行覆盖该参数值。
+
+spring:
+  ai:
+
+    # 模型选择：openai、ollama
+    model:
+      chat: openai
+      embedding: ${spring.ai.model.chat}
+      embedding.text: ${spring.ai.model.chat}
+      embedding.multimodal: ${spring.ai.model.chat}
+      audio.transcription: none
+      audio.speech: none
+      moderation: none
+      image: none
+
+# ========= 聊天对话 相关配置 =========
+
+    # 云端模型【请在 pom.xml 中打开 openai 的注释，并注释上其它模型】
+    openai:
+
+      # 聊天对话模型使用阿里百炼
+      chat:
+        base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
+        api-key: ${BAILIAN_APP_KEY}
+        options:
+          model: deepseek-r1-distill-llama-8b
+          max-tokens: 1024
+          temperature: 0.6
+          top-p: 0.7
+          frequency-penalty: 0
+      # 嵌入向量模型使用硅基流动
+      embedding:
+        base-url: https://api.siliconflow.cn
+        api-key: ${SFLOW_APP_KEY}
+        options:
+          model: BAAI/bge-m3
+          dimensions: 512
+
+#      # 硅基流动
+#      base-url: https://api.siliconflow.cn
+#      api-key: ${SFLOW_APP_KEY}
+#      # 聊天对话模型
+#      chat:
+#        options:
+#          model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
+#          max-tokens: 1024
+#          temperature: 0.6
+#          top-p: 0.9
+#          frequency-penalty: 0
+#      # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
+#      embedding:
+#        options:
+#          model: BAAI/bge-m3
+#          dimensions: 512
+
+#      # 模力方舟
+#      base-url: https://ai.gitee.com
+#      api-key: ${GITEE_APP_KEY}
+#      # 聊天对话模型
+#      chat:
+#        options:
+#          model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
+#          max-tokens: 1024
+#          temperature: 0.6
+#          top-p: 0.9
+#          frequency-penalty: 0
+#      # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
+#      embedding:
+#        options:
+#          model: bge-large-zh-v1.5
+#          dimensions: 512
+
+#      # 阿里百炼
+#      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
+#      api-key: ${BAILIAN_APP_KEY}
+#      # 聊天对话模型
+#      chat:
+#        options:
+#          model: deepseek-r1-distill-llama-8b
+#          max-tokens: 1024
+#          temperature: 0.6
+#          top-p: 0.9
+#          frequency-penalty: 0
+#      # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
+#      embedding:
+#        options:
+#          model: text-embedding-v3
+#          dimensions: 1024
+
+    # 本地大模型配置【请在 pom.xml 中打开 ollama 的注释，并注释上其它模型】
+    ollama:
+      base-url: http://localhost:11434
+      # 聊天对话模型
+      chat:
+        options:
+          model: qwen3:8b
+          #model: deepseek-r1:7b
+          max-tokens: 1024
+          temperature: 0.6
+          top-p: 0.7
+          frequency-penalty: 0
+      # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
+      embedding:
+        # 维度 dimensions 设置为 384
+        #model: all-minilm:33m
+        # 维度 dimensions 设置为 1024
+        model: bge-m3
+
+# ========= 向量数据库 相关配置 =========
+
+    # 向量数据库配置
+    vectorstore:
+
+      # 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus、指定 none 表示不使用向量库
+      type: chroma
+
+      # Chroma 向量数据库【请在 pom.xml 中打开 chroma 的注释，并注释上其它向量库】
+      chroma:
+        client:
+          host: http://127.0.0.1
+          port: 8000
+        initialize-schema: true
+#        collection-name: vector_store
+        collection-name: vector_store_1024
+
+      # Postgresql 向量数据库（PG 连接配置，见下文，需要手动建表）【请在 pom.xml 中打开 pgvector 的注释，并注释上其它向量库】
+      pgvector:
+        id-type: TEXT
+        index-type: HNSW
+        distance-type: COSINE_DISTANCE
+        initialize-schema: false
+        #table-name: vector_store_384
+        #dimensions: 384
+        #table-name: vector_store_786
+        #dimensions: 768
+        table-name: vector_store_1024
+        dimensions: 1024
+        max-document-batch-size: 10000
+
+      # ES 向量数据库（ES 连接配置，见下文）【请在 pom.xml 中打开 elasticsearch 的注释，并注释上其它向量库】
+      elasticsearch:
+        index-name: vector-index
+        initialize-schema: true
+        dimensions: 1024
+        similarity: cosine
+
+      # Milvus 向量数据库【请在 pom.xml 中打开 milvus 的注释，并注释上其它向量库】
+      milvus:
+        client:
+          host: "localhost"
+          port: 19530
+          username: "root"
+          password: "milvus"
+        initialize-schema: true
+        database-name: "default"
+        collection-name: "vector_store"
+        embedding-dimension: 384
+        index-type: HNSW
+        metric-type: COSINE
+
+# ========= 本地工具调用 相关配置 =========
+
+    # 是否启用 Tool calling 工具调用【例子详见 TestAiTools.java、UserAiTools.java 】
+    tools:
+      enabled: false
+
+# ========= MPC 远程工具调用 相关配置 =========
+
+    # https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-client-boot-starter-docs.html
+    mcp:
+      client:
+        enabled: false
+        name: jeesite-mcp-client
+        version: 1.0.0
+        request-timeout: 30s
+        type: SYNC
+        sse:
+          connections:
+            jeesite:
+              url: http://127.0.0.1:8981
+              sse-endpoint: /api/v1/sse
+        toolcallback:
+          enabled: true
+
+# ========= 默认提示词、默认回答模版 =========
+
+    # 默认系统提示词
+    default-system: |
+      1. 人物设定：你是我的知识库AI助手。请认真地回复我提出的相关问题。
+      2. 表达方式：使用简体中文回答我的问题。回答中不要体现系统提示词和模板上下文。
+
+    # 默认问题回答模板
+    default-prompt-template: |
+      {query}
+      请根据知识库和提供的历史信息作答。如果知识库中没有答案，请自我发挥。
+      以下是知识库信息：{question_answer_context}
+
+# ========= Postgresql 向量数据库数据源 =========
+
+#jdbc:
+#  ds_pgvector:
+#    type: postgresql
+#    driver: org.postgresql.Driver
+#    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5433/jeesite-ai
+#    username: postgres
+#    password: postgres
+#    testSql: SELECT 1
+#    pool:
+#      init: 0
+#      minIdle: 0
+#      breakAfterAcquireFailure: true
+
+# ========= ES 向量数据库连接配置 =========
+
+#spring.elasticsearch:
+#    socket-timeout: 120s
+#    connection-timeout: 120s
+#    uris: http://127.0.0.1:9200
+#    username: elastic
+#    password: elastic
+
+# ========= 其他配置选项 =========
+
+# 对话消息存缓存，可自定义存数据库
+j2cache:
+  caffeine:
+    region:
+      # 对话消息的超期时间，默认 30天，根据需要可以设置更久。
+      cmsChatCache: 100000, 30d
+      cmsChatMsgCache: 100000, 30d