MCPエージェントプロキシは、OpenAIチャットおよび埋め込みエンドポイント用のNode.jsベースのHTTPプロキシです。リクエストをインターセプトして転送し、ストリーミング、応答キャッシング、詳細なロギング、動的パラメータの上書きを提供して、マルチエージェント開発のワークフローを効率化します。
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MCP Agent Proxy
MCPエージェントプロキシは、OpenAIチャットおよび埋め込みエンドポイント用のNode.jsベースのHTTPプロキシです。リクエストをインターセプトして転送し、ストリーミング、応答キャッシング、詳細なロギング、動的パラメータの上書きを提供して、マルチエージェント開発のワークフローを効率化します。
フィーチャー
MCP Agent Proxyとは？
MCPエージェントプロキシは、アプリケーションとOpenAI APIの間のミドルウェアサービスとして機能します。ChatCompletionやEmbeddingの呼び出しを透過的に転送し、クライアントへのストリーミング応答を処理し、パフォーマンス向上とコスト削減のために結果をキャッシュし、リクエストとレスポンスのメタデータをログに記録し、APIパラメータのオンザフライのカスタマイズを可能にしています。開発者は既存のエージェントフレームワークに組み込むことで、マルチチャネル処理を簡素化し、すべてのAIインタラクションのために1つの管理されたエンドポイントを維持できます。
誰がMCP Agent Proxyを使うの？
- マルチエージェントチャットボットを構築するAI開発者
- OpenAI APIを実験するデータサイエンティスト
- AIリクエストパイプラインを管理するDevOpsエンジニア
- 集中管理されたAIリクエストロギングを必要とするプロダクトチーム
MCP Agent Proxyの使い方は？
- ステップ1：リポジトリをクローン：git clone https://github.com/mashh-lab/mcp-agent-proxy.git
- ステップ2：依存関係をインストール：cd mcp-agent-proxy && npm install
- ステップ3：環境変数を設定：set OPENAI_API_KEY、PROXY_PORT、UPSTREAM_URL
- ステップ4：プロキシを起動：npm start
- ステップ5：アプリケーションのOpenAIエンドポイントを http://localhost:PROXY_PORT に設定
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
MCP Agent Proxyの主な特長・利点
コア機能
- ChatCompletionおよびEmbeddingエンドポイント用のHTTPプロキシ
- リアルタイムのAPIレスポンスストリーミング
- TTLを設定可能なレスポンスキャッシング
- リクエストとレスポンスのロギング
- APIパラメータの動的上書き
- 高同時実行サポート
利点
- キャッシングによるAPIコストの削減
- リクエストの監視とロギングの集中化
- パラメータの実験をコード変更なしで可能に
- マルチエージェント統合の簡素化
- 開発とデバッグワークフローの改善
MCP Agent Proxyの主な使用ケース・アプリケーション
- マルチエージェント対話プラットフォームの構築
- 本番環境でのAIリクエストのロギングと監査
- パラメータ調整による迅速なプロトタイピング
- キャッシングによる冗長な埋め込み呼び出しの削減
MCP Agent ProxyのFAQs
MCP Agent Proxy会社情報
- mashh-lab
MCP Agent Proxy のレビュー
5/5
MCP Agent Proxyの主な競合と代替品は？
- LangChain Serve
- Azure OpenAI Proxy
- OpenAI CLI Proxy
- ProxyCrawl
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