AWS Sample Model Context Protocol Demos

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AWS Sample Model Context Protocol Demos bietet Entwicklern End-to-End-Codebeispiele, die demonstrieren, wie das Model Context Protocol für die LLM-Integration implementiert wird. Es umfasst Workflows zum Parsen von Model-Antworten, zur Aufrufung benutzerdefinierter Tools via AWS Lambda, zur Verwaltung des Chat-Verlaufs und zur Handhabung von Streaming-Ausgaben in JavaScript/TypeScript und Python.
Hinzugefügt am:
Soziale & E-Mail:
Plattform:
May 10 2025
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AWS Sample Model Context Protocol Demos
AWS Sample Model Context Protocol Demos bietet Entwicklern End-to-End-Codebeispiele, die demonstrieren, wie das Model Context Protocol für die LLM-Integration implementiert wird. Es umfasst Workflows zum Parsen von Model-Antworten, zur Aufrufung benutzerdefinierter Tools via AWS Lambda, zur Verwaltung des Chat-Verlaufs und zur Handhabung von Streaming-Ausgaben in JavaScript/TypeScript und Python.
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May 10 2025
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Was ist AWS Sample Model Context Protocol Demos?

Die AWS Sample Model Context Protocol Demos sind ein Open-Source-Repository, das standardisierte Muster für die Kontextverwaltung und Tool-Invocation von Large Language Models (LLM) zeigt. Es enthält zwei vollständige Demos – eine in JavaScript/TypeScript und eine in Python – die das Model Context Protocol implementieren, um Entwicklern die Erstellung von KI-Agenten zu ermöglichen, die AWS Lambda-Funktionen aufrufen, Gesprächshistorien bewahren und Antworten streamen. Beispielcode demonstriert Nachrichtenformatierung, Serialisierung von Funktionsargumenten, Fehlerbehandlung und anpassbare Tool-Integrationen, um die Prototypenentwicklung für generative KI-Anwendungen zu beschleunigen.

Wer wird AWS Sample Model Context Protocol Demos verwenden?

  • KI/ML-Entwickler
  • Software-Ingenieure
  • Technische Architekten
  • AWS-Lösungsanbieter
  • DevOps-Engineers

Wie verwendet man AWS Sample Model Context Protocol Demos?

  • Schritt 1: Klonen Sie das GitHub-Repository.
  • Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten mit npm/yarn oder pip.
  • Schritt 3: Konfigurieren Sie AWS-Anmeldeinformationen und Region.
  • Schritt 4: Führen Sie die JavaScript/TypeScript-Demo mit npm start aus.
  • Schritt 5: Führen Sie die Python-Demo mit python demo.py aus.
  • Schritt 6: Erweitern oder fügen Sie benutzerdefinierte Tool-Funktionen hinzu und führen Sie die Demos erneut aus.

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von AWS Sample Model Context Protocol Demos

Die Hauptfunktionen

  • Implementierung des Model Context Protocol
  • Formatierung von LLM-Nachrichten
  • Aufruf von AWS Lambda-Tools
  • Streaming-Antworten verarbeiten
  • Mehrsprachige Unterstützung (JS/Python)

Die Vorteile

  • Beschleunigt die Prototypenentwicklung von KI-Agenten
  • Sichert die Konsistenz des Protokolls
  • Reduziert Boilerplate-Code
  • Erleichtert die Integration mit AWS-Services
  • Zeigt Best Practices

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AWS Sample Model Context Protocol Demos

  • Erstellung konversationaler KI-Agenten
  • Chatbots mit externen Tool-Aufrufen
  • Prototyping generativer KI-Anwendungen
  • Standardisierung von LLM-Integrationen
  • Entwickler-Schulungen und Workshops

FAQs zu AWS Sample Model Context Protocol Demos

Unternehmensinformationen zu AWS Sample Model Context Protocol Demos

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AWS Sample Model Context Protocol Demos?

  • OpenAI function calling examples
  • LangChain
  • Microsoft Semantic Kernel
  • Google Vertex AI SDK
  • Haystack

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Ein Python-Wrapper, der nahtlose Anthropic Claude API-Aufrufe durch die bestehenden OpenAI Python SDK-Schnittstellen ermöglicht.
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Agent Adapters bietet anpassbare Middleware, um LLM-basierte Agenten nahtlos mit verschiedenen externen Frameworks und Tools zu integrieren.
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--
Java-Action-Storage ist ein LightJason-Modul, das Agentenaktionen für verteilte Multi-Agenten-Anwendungen protokolliert, speichert und abruft.
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