Products · 开源矩阵

8 个项目
一条清晰的接入路径

分三层:底座(mica / mica-auto)→ 场景中间件(mica-net / mica-mqtt)→ AI 与多模态(mica-ai / mica-ppocr / mica-voice), mica-admin 作为周边工具贯穿。

不必全用。选你当下要解决的那个问题即可,每个项目都能独立引入。

mica

微服务核心

微服务的基础设施底座

Spring Cloud 微服务开发核心工具集,覆盖工具类、HTTP、Redis、分布式锁等开箱即用能力。

适合 · Spring Boot / Cloud 微服务团队

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mica-auto

开发提效

样板代码编译期消失

使用注解自动生成 Java SPI 与 Spring Boot 配置,减少样板代码,提升开发效率。

适合 · 写 Starter / 组件库的开发者

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mica-net

物联网

Java AIO 非阻塞通信底座

基于 Java AIO 的轻量、高性能非阻塞网络通信框架,mica-mqtt 的底层底座。

适合 · 自建 TCP / UDP / HTTP / WebSocket 服务的团队

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mica-mqtt

物联网

百万级 MQTT Broker / Client

低延迟、高性能百万级 Java MQTT 组件,支持 Broker / Client 双端,覆盖物联网典型场景。

适合 · IoT 平台与设备接入厂商

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🤖 Gitee

mica-ai

人工智能

零 Python 的本地化 AI 推理层

让 Java 工程师也能玩转主流 AI 模型,零 Python、纯 ONNX Runtime,OCR / TTS / ASR / 声纹 / 意图开箱即用。

适合 · 要在 JVM 内跑模型、不想维护 Python 服务的团队

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👁 Gitee

mica-ppocr

人工智能

PP-OCRv6 纯 Java 离线 OCR

PP-OCRv6 离线纯 Java 图片识别,被 mica-ai 集成,可独立用于票据、证件等场景。

适合 · 证件 / 票据结构化录入场景

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🎙 Gitee

mica-voice

人工智能

ASR / TTS / 声纹一站式语音

离线语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、声纹识别、VAD、说话人分离、降噪、KWS 关键词唤醒,基于 sherpa-onnx,Spring Boot / Solon 自动装配。

适合 · 需要离线语音能力的 Java 应用

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mica-admin

开发提效

低代码管理后台

基于 mica 工具集 + Spring Boot + Spring Security + Vue 的低代码管理后台。

适合 · 要快速搭中后台的业务团队

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By Domain · 按领域浏览

你是哪一类团队

对号入座,直接拿这一组:

⚡

微服务核心

先铺底座:微服务架构基础工具集,覆盖 HTTP、Redis、分布式锁等通用能力。

  • micav4.x

    微服务的基础设施底座

    Spring Boot / Cloud 微服务团队

📡

物联网

再接设备:高性能网络通信与 MQTT 组件,百万级设备稳定落地。

  • mica-netv2.x

    Java AIO 非阻塞通信底座

    自建 TCP / UDP / HTTP / WebSocket 服务的团队

  • mica-mqttv2.x

    百万级 MQTT Broker / Client

    IoT 平台与设备接入厂商

🤖

人工智能

最后加智能:零 Python、纯 ONNX Runtime 的 Java AI 能力栈。

  • mica-aiv1.x

    零 Python 的本地化 AI 推理层

    要在 JVM 内跑模型、不想维护 Python 服务的团队

  • mica-ppocrv1.x

    PP-OCRv6 纯 Java 离线 OCR

    证件 / 票据结构化录入场景

  • mica-voicev1.x

    ASR / TTS / 声纹一站式语音

    需要离线语音能力的 Java 应用

🧩

开发提效

贯穿全流程:低代码与自动化配置工具,让开发专注业务。

  • mica-autov4.x

    样板代码编译期消失

    写 Starter / 组件库的开发者

  • mica-adminv1.x

    低代码管理后台

    要快速搭中后台的业务团队

Approach · 接入方式

同样的需求,两种做法

只对比架构形态——要不要多一个进程、要不要联网、要不要按量付费。

需求常见做法用如梦技术方案
证件 / 票据 OCR
mica-ppocr
单独起一个 Python + PaddleOCR 服务,Java 侧走 HTTP 调用mica-ppocr 在 JVM 进程内跑 PP-OCRv6,无额外服务与网络跳转
人脸 / 车牌识别
mica-ai
模型服务化部署,Java 侧靠 JNI 或 HTTP 桥接mica-ai 封成 ONNX Bean,@Autowired 注入即用
语音 ASR / TTS
mica-voice
接云厂商 API:按量计费、依赖公网、音频出域mica-voice 本地 sherpa-onnx 推理,离线可用、无调用费
MQTT 设备接入
mica-mqtt
先搭一套独立 Broker 集群,再补客户端与鉴权mica-mqtt Broker / Client 双端同库,单机起步、按需扩集群

以上为架构形态对比,不含性能基准。需要压测数据或选型建议, 联系我们。

📜 协议说明

所有 mica-* 项目均使用 Apache 2.0 或 LGPL-3.0 开源协议,您可以自由用于商业项目,无需担心合规问题。

模型授权:mica-ai / mica-ppocr / mica-voice 所依赖的模型均确认可商用, 详见各模块文档的 License 章节。

💼 商业支持

MQTT 集群调优 · AI 模型国产化适配 · 私有化交付 · 行业 OCR 定制。
需要企业级技术支持或定制开发, 查看服务范围 或 直接联系。