LLMs fornece uma abstração unificada sobre diversos modelos de linguagem de código aberto e hospedados, permitindo que desenvolvedores carreguem e executem modelos por meio de uma única interface. Suporta descoberta de modelos, gerenciamento de prompts e pipelines, processamento em lote e controle detalhado sobre tokens, temperatura e streaming. Os usuários podem facilmente alternar entre backends de CPU e GPU, integrar com hosts de modelos locais ou remotos e armazenar respostas em cache para desempenho. A estrutura inclui utilitários para templates de prompts, análise de respostas e benchmarking do desempenho dos modelos. Ao desacoplar a lógica do aplicativo das implementações específicas do modelo, LLMs acelera o desenvolvimento de aplicações de PLN como chatbots, geração de texto, sumarização, tradução e mais, sem dependência de fornecedores ou APIs proprietárias.

O MCP Agent Proxy atua como um serviço intermediário entre seus aplicativos e a API da OpenAI. Encaminha chamadas de ChatCompletion e Embedding de forma transparente, lida com respostas em streaming para os clientes, armazena resultados em cache para melhorar o desempenho e reduzir custos, registra metadados de solicitações e respostas para depuração, e permite a personalização em tempo de execução dos parâmetros da API. Desenvolvedores podem integrá-lo aos seus frameworks de agentes existentes para simplificar o processamento multicanal e manter um único endpoint gerenciado para todas as interações de IA.