LLMsは、さまざまなオープンソースやホストされた言語モデルに対して統合された抽象化を提供し、一つのインターフェースを通じてモデルの読み込みと実行を可能にします。モデルの検出、プロンプトやパイプライン管理、バッチ処理、トークン、温度、ストリーミングに対する細かな制御をサポートします。ユーザーは簡単にCPUとGPUバックエンド間で切り替え、ローカルまたはリモートモデルホストと統合し、パフォーマンス向上のために応答をキャッシュすることもできます。フレームワークにはプロンプトテンプレート、応答解析、モデルパフォーマンスのベンチマークツールも含まれ、アプリケーションロジックとモデル固有の実装を切り離すことで、チャットボット、テキスト生成、要約、翻訳などのNLPを活用したアプリの開発を加速し、ベンダーロックインや独自APIに依存しません。

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。