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- Refly.AI は、非技術系のクリエイターが自然言語と視覚的キャンバスを使ってワークフローを自動化できるようにするプラットフォームです。
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Basic implementation MCP client server
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このプロジェクトは、大規模言語モデルが標準化されたプロトコルを介して外部ツールやAPIと相互作用できるシンプルなMCPクライアント-サーバーのセットアップを示しています。これにより、安全なマルチチャネル通信が可能になります。
追加日:
作成者:
May 07 2025
Sofian Hadiwijaya
開発者ツール
研究とデータ
AIチャットボット
...
Basic implementation MCP client server
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このプロジェクトは、大規模言語モデルが標準化されたプロトコルを介して外部ツールやAPIと相互作用できるシンプルなMCPクライアント-サーバーのセットアップを示しています。これにより、安全なマルチチャネル通信が可能になります。
追加日:
Created by:
May 07 2025
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Chatronix
複数のAIモデルを1つのプラットフォームで比較、統合、自動化するLLMアグリゲーターです。
Basic implementation MCP client serverとは?
MCP(モデルコンテキストプロトコル)クライアント-サーバーPythonプロジェクトは、LLMが安全で拡張可能なプロトコルを介して外部ツール、API、リソースにシームレスに接続できるようにします。SSEを介してツールを公開するMCPサーバーと、サーバーと相互作用するクライアントを含み、OpenAIモデルを使用して処理します。開発者向けに設計されたこのセットアップは、高度なワークフロー、ツール統合、安全な通信をサポートし、さまざまなアプリケーションにおけるAIと人間の相互作用をより多様で強力にします。
誰がBasic implementation MCP client serverを使うの?
AI統合に取り組む開発者
言語モデルプロトコルの研究者
AI対応ツールを実装する組織
Basic implementation MCP client serverの使い方は?
ステップ1: uv syncを使用して依存関係をインストール
ステップ2: `.env`ファイルに環境変数を設定
ステップ3: `uv run server.py`でMCPサーバーを起動
ステップ4: `uv run client.py`でMCPクライアントを実行
ステップ5: クライアントプロンプトを介してクエリやツールを使用して相互作用
Basic implementation MCP client serverの主な特長・利点
コア機能
SSEを介してツールを公開
クエリ処理のためのOpenAIモデルへの接続
マルチチャネル通信のサポート
利点
安全で標準化されたツール統合
外部リソースとのリアルタイム通信
AI相互作用のための拡張可能なワークフローのサポート
Basic implementation MCP client serverの主な使用ケース・アプリケーション
外部API統合を備えたAIチャットボット
言語モデルプロトコルのテストのための研究ワークフロー
インテリジェントな自動化ツールを展開する組織
Basic implementation MCP client serverのFAQs
このプロジェクトにおけるMCPとは何ですか?
必要な主な依存関係は何ですか?
サーバーをどうやって起動しますか?
クライアントをどうやって実行しますか?
サーバーで公開されているツールをカスタマイズできますか?
すべてのLLMと互換性がありますか?
このセットアップにおけるSSEの役割は何ですか?
このプロジェクトは生産に適していますか?
環境変数をどうやって更新しますか?
詳細なドキュメントはどこで見つけられますか?
開発者
sofianhw
https://sofian.hadiwijaya.co
@sofianhw
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