AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、LLM統合のためのモデルコンテキストプロトコルの実装方法を示すエンドツーエンドのコード例を提供します。モデル応答の解析、AWS Lambdaを使ったカスタムツールの呼び出し、チャット履歴の管理、JavaScript/TypeScriptとPythonでのストリーミング出力処理に関するワークフローを含みます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
AWS Sample Model Context Protocol Demos
AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、LLM統合のためのモデルコンテキストプロトコルの実装方法を示すエンドツーエンドのコード例を提供します。モデル応答の解析、AWS Lambdaを使ったカスタムツールの呼び出し、チャット履歴の管理、JavaScript/TypeScriptとPythonでのストリーミング出力処理に関するワークフローを含みます。
フィーチャー
AWS Sample Model Context Protocol Demosとは？
AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、大規模言語モデル（LLM）のコンテキスト管理とツール呼び出しの標準化パターンを示すオープンソースリポジトリです。JavaScript/TypeScript版とPython版の2つの完全なデモが含まれ、モデルコンテキストプロトコルを実装し、AWS Lambda関数を呼び出すAIエージェントの構築や会話履歴の維持、レスポンスのストリーミングを可能にします。サンプルコードは、メッセージのフォーマット化、関数引数のシリアル化、エラー処理、カスタマイズ可能なツール統合を示し、生成AIアプリのプロトタイピングを促進します。
誰がAWS Sample Model Context Protocol Demosを使うの？
- AI/ML開発者
- ソフトウェアエンジニア
- 技術アーキテクト
- AWSソリューションビルダー
- DevOpsエンジニア
AWS Sample Model Context Protocol Demosの使い方は？
- ステップ1：GitHubリポジトリをクローンします。
- ステップ2：npm/yarnまたはpipを使って依存関係をインストールします。
- ステップ3：AWS資格情報とリージョンを設定します。
- ステップ4：npm startでJavaScript/TypeScriptデモを実行します。
- ステップ5：python demo.pyでPythonデモを実行します。
- ステップ6：カスタムツール関数を拡張または追加し、デモを再実行します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
AWS Sample Model Context Protocol Demosの主な特長・利点
コア機能
- モデルコンテキストプロトコルの実装
- LLMメッセージのフォーマット化
- AWS Lambdaツール呼び出し
- ストリーミングレスポンス処理
- 多言語対応（JS/Python）
利点
- AIエージェントのプロトタイピングを加速
- プロトコルの一貫性を確保
- ボイラープレートコードを削減
- AWSサービスとの連携を促進
- ベストプラクティスを示す
AWS Sample Model Context Protocol Demosの主な使用ケース・アプリケーション
- 会話型AIエージェントの構築
- 外部ツール呼び出しを備えたチャットボット
- 生成AIアプリのプロトタイピング
- LLM統合の標準化
- 開発者向けトレーニングとワークショップ
AWS Sample Model Context Protocol DemosのFAQs
AWS Sample Model Context Protocol Demos会社情報
- Amazon Web Services
AWS Sample Model Context Protocol Demos のレビュー
5/5
AWS Sample Model Context Protocol Demosの主な競合と代替品は？
- OpenAI function calling examples
- LangChain
- Microsoft Semantic Kernel
- Google Vertex AI SDK
- Haystack
あなたも好きかもしれません：
Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
AI Libraryは、モジュラーなチェーンとツールを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための開発者プラットフォームです。
マルチエージェントシミュレーション用のフロッキングアルゴリズムを実装するPythonベースのフレームワークで、AIエージェントが動的に調整・ナビゲートできるようにします。
リトリーバル強化生成、ベクターデータベースのサポート、ツール統合、カスタマイズ可能なワークフローを備えた、自律型LLMエージェントを可能にするオープンソースフレームワーク。
Pipe Pilotは、LLM駆動のエージェントパイプラインを統合するPythonフレームワークで、複雑なマルチステップAIワークフローを容易に実現します。
Google Geminiの推論およびツール使用能力を活用したAIエージェント構築のための実用的なコードレシピを提供するオープンソースリポジトリ。
RModelは、高度な会話およびタスク駆動型アプリケーションのためにLLM、ツール統合、メモリを調整するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
協力型マルチエージェント強化学習を実装するオープンソースフレームワークで、シミュレーションにおける自動運転の調整に使用されます。
ツール実行とメモリサポートを備えたLLMエージェント構築用のFletベースのインタラクティブチャットUIを備えたPythonライブラリ。
Agentic Workflowは、複雑な自動化タスクのためにマルチエージェントAIワークフローを設計、オーケストレーション、管理するPythonフレームワークです。
GitHubのデモで、SmolAgentsを紹介します。これは、ツール統合を備えた軽量なPythonフレームワークで、LLMを搭載した複数のエージェントのワークフローを調整します。
モデルコンテキストプロトコルを実装したPythonフレームワークで、カスタムツールを備えたAIエージェントサーバーの構築と実行を実現します。
LangGraphは、Python開発者がモジュール式のグラフベースのパイプラインを使用して、カスタムAIエージェントのワークフローを構築・調整できるようにします。
既存のOpenAI Python SDKインターフェースを通じてシームレスにAnthropic Claude API呼び出しを可能にするPythonラッパー。
Agent Adaptersは、LLMベースのエージェントをさまざまな外部フレームワークやツールとシームレスに統合するためのプラグイン可能なミドルウェアを提供します。
Java-Action-Storageは、分散型マルチエージェントアプリケーションのエージェントアクションを記録、保存、取得するLightJasonモジュールです。