Spring AI Playground – No-code Tool Studio + Live-MCP-Server + Inspector + Agentic Chat

Kurzvorstellung
Spring AI Playground ist eine self-hosted Web-UI für Experimente auf Basis von Spring AI, ein Projekt, das dafür entwickelt wurde, an einer Stelle von der No-code-/Low-code-Tool-Erstellung bis hin zu MCP-Anbindung, Inspektion und Tests für Agentic Chat zu iterieren.
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Dieses Update (Kernpunkte)
Nach der Aufnahme als offizielles Inkubationsprojekt von Spring AI ist dies das erste Funktionsupdate. Dabei wurde nicht der Ansatz „Tools statisch definieren und neu deployen“ verfolgt, sondern ein Ablauf gestärkt, bei dem sie zur Laufzeit erstellt, sofort registriert und direkt verifiziert werden können.​

• No-code Tool Studio: Tools werden im Browser mit JavaScript (ECMAScript 2023) geschrieben, bearbeitet und so gespeichert, dass Änderungen sofort wirksam werden. Dadurch wird die Tool-Entwicklungsschleife deutlich verkürzt.
• Live built-in MCP server: Gespeicherte Tools werden dynamisch in einen eingebetteten MCP-Server registriert, sodass sie ohne Neustart sofort nutzbar sind (z. B. http://localhost:8282/mcp).
  ​- MCP inspection & debugging: Schema, Parameter und Ausführungsergebnisse registrierter Tools werden visualisiert und können per interaktiver Ausführung debuggt werden.
• Agentic chat: LLM reasoning → Auswahl/Ausführung von MCP-Tools → (optional) RAG-Kontext kann in einer einzigen UI-Schleife end-to-end getestet werden.

Built-in Beispiel-Tools (Vorlagen zum Kopieren/Anpassen)
Es werden nicht nur einfache „Demos“ bereitgestellt, sondern sofort lauffähige Template-Tools (kopieren → anpassen → speichern → direkt aufrufen). Alle sind bereits mit MCP verbunden und können inspiziert, verändert und sofort getestet werden.​

• googlePseSearch: Websuche auf Basis der Google Programmable Search Engine (bei gesetztem Key sofort nutzbar) als Template für einen „suchbasierten Agent“-Flow.
• extractPageContent: Extrahiert Fließtext aus einer URL und eignet sich gut für Workflows wie „Suche → Dokument lesen → Zusammenfassung/Beleg erzeugen“.
• buildGoogleCalendarCreateLink: Ein aktionsorientiertes Tool-Template, das Termineingaben entgegennimmt und einen Google-Calendar-„Add event“-Link erzeugt.
• sendSlackMessage: Sendet Nachrichten per Slack Incoming Webhook, um Benachrichtigungs- und Automatisierungs-Flows schnell zu validieren.
• openaiResponseGenerator: Ein Beispiel für OpenAI-API-Aufrufe, das das Muster „Aufruf externer LLM-APIs“ als Template bereitstellt (bei gesetztem Key).
• getWeather: Eine minimale Vorlage für „externe HTTP-Aufrufe/Parsing“ zur Wetterabfrage mit wttr.in.
• getCurrentTime: Gibt die aktuelle Zeit im ISO-8601-Format zurück und ist nützlich für zeitabhängige Workflows (Planung/Logs/Kontext).

Ausführung/Umgebung
Standardmäßig läuft es lokal mit Ollama und zielt auf eine lokal-first Konfiguration ab, die auch OpenAI-compatible APIs unterstützt. Es ist außerdem so aufgebaut, dass sich Experimente mit Vector-DB-basiertem RAG gemeinsam testen lassen.
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Links
GitHub: https://github.com/spring-ai-community/spring-ai-playground