وكيل ذكاء اصطناعي لـ MCP Chat
عزّز سير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد المنصات لديك مع تطبيق MCP Chat لسطح المكتب. اتصل وتفاعل بسهولة مع نماذج لغوية كبيرة (LLMs) متنوعة باستخدام بروتوكول سياق النموذج (MCP)، وكل ذلك عبر واجهة Electron بسيطة وعالية الأداء. مثالي للمطورين والباحثين، يبسط MCP Chat اختبار LLM المتعدد الخوادم، والإعداد، والإدارة في حل موحد لسطح المكتب.
تجربة سطح مكتب LLM موحدة
يوفر MCP Chat واجهة بسيطة وبديهية لإعداد وإدارة عدة خوادم ونماذج LLM عبر Linux وmacOS وWindows. تنقّل فورياً بين OpenAI وQwen وDeepInfra وغيرها من واجهات برمجة التطبيقات المتوافقة مع MCP لتجربة متعددة الخلفيات بسرعة. صُمم لتحقيق أقصى كفاءة وسهولة استخدام.
- توافق متعدد المنصات.
- شغّل MCP Chat بسلاسة على Linux وmacOS وWindows لسير عمل متناسق في كل مكان.
- دعم تعدد الخوادم والنماذج.
- اتصل وأدر عدة خوادم ونماذج LLM من خلال واجهة موحدة واحدة.
- إعداد مرن.
- تكيف بسهولة مع OpenAI وQwen وDeepInfra وأي نقاط نهاية متوافقة مع MCP باستخدام إعدادات JSON مخصصة.
- تزامن واجهة الويب وسطح المكتب.
- استخرج واجهة المستخدم للاستخدام على الويب، لضمان منطق وتصميم متسق عبر المنصات.
اختبار واستكشاف أخطاء مبسّط
سرّع تطوير LLM وتصحيح الأخطاء باستخدام أدوات مدمجة لاستكشاف المشكلات، دعم الوسائط المتعددة، قوالب برومبت متقدمة، واستدعاءات الأدوات المرئية. تضمن بنية MCP Chat إعدادًا سريعًا وردود فعل فورية وتبديل النماذج بسهولة لتجربة فعّالة.
- استكشاف أخطاء مدمج.
- شخص وأصلح المشكلات بسرعة مع تقارير أخطاء واضحة وتكامل أدوات التطوير.
- تبديل النماذج الفوري.
- اختبر عدة LLMs في ثوانٍ عن طريق تبديل الإعدادات أو نقاط النهاية.
- استدعاءات الأدوات المرئية.
- افهم استخدام أدوات MCP من خلال تصور عمليات استدعاء الأدوات وقوالب البرومبت.
بنية تركز على المطور
صُمم MCP Chat مع وضع المطورين في الاعتبار، حيث يتميز بقاعدة أكواد نظيفة وموديولية تحت رخصة Apache 2.0. تدعم بنيته التوسيع السهل، والفحص الصارم، والتكامل مع أطر تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل TUUI. يمكنك حزم وبناء ونشر تطبيقات سطح المكتب LLM الخاصة بك بأقل مجهود.
- قاعدة أكواد موديولية بسيطة.
- افهم ووسّع وراجع منطق MCP الأساسي وسير العمل بسهولة.
- ترخيص مفتوح.
- ترخيص Apache-2.0 يتيح التعديل وإعادة التوزيع بحرية لحلول مخصصة.
- بناء ونشر سريع.
- احزم وانشر تطبيق سطح المكتب LLM المخصص بك بسرعة مع سكريبتات بناء مدمجة.
اختبر واجهة LLM الجيل القادم
اكتشف تطبيق MCP Chat لسطح المكتب — الحل متعدد المنصات للتكامل السلس مع LLM، والإعداد المرن، والنماذج الأولية السريعة. مثالي للمطورين والباحثين الذين يتطلعون لاختبار وبناء أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي.
ما هو AI-QL Chat-MCP
AI-QL Chat-MCP هو تطبيق دردشة لسطح المكتب متعدد المنصات يستفيد من بروتوكول سياق النموذج (MCP) للتعامل مع نماذج لغوية كبيرة (LLMs) متنوعة. مبني على Electron، ويوفر توافقًا سلسًا عبر Linux وmacOS وWindows. صُمم التطبيق للمطورين والباحثين، ويقدم قاعدة أكواد نظيفة وبسيطة لعرض مبادئ MCP الأساسية. يمكّن المستخدمين من الاتصال والإعداد واختبار عدة خوادم LLM بكفاءة. نشأ مشروع Chat-MCP كأداة تعليمية، وتطوّر ليصبح منصة قوية وموديولية تدعم النماذج الأولية السريعة، وإدارة العميل/الخادم المرنة، وإعداد LLM الديناميكي. جميع الشيفرة مفتوحة المصدر تحت رخصة Apache-2.0، ما يشجع على التخصيص والمشاريع المشتقة.
القدرات
ما الذي يمكننا فعله مع AI-QL Chat-MCP
مع AI-QL Chat-MCP، يحصل المستخدمون على واجهة موحدة لإعداد وإدارة واختبار عدة LLMs عبر خلفيات مختلفة. تدعم الخدمة ملفات إعداد مخصصة، والتبديل السهل بين الخوادم، والاتصال المباشر بـ APIs مثل OpenAI وDeepInfra وQwen. تمكن بنيته الموديولية من التطوير السريع وتصحيح الأخطاء، بينما يمكن تكييف واجهة المنصة لكل من سطح المكتب والويب. يمكن للمطورين بناء أو توسيع أو تفرع التطبيق ليناسب متطلبات سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
- الاتصال بعدة LLM
- اتصل وتبدّل بسلاسة بين مزودي LLM المتنوعين باستخدام MCP.
- دعم متعدد المنصات
- شغّل التطبيق على Linux وmacOS وWindows بدون مشاكل توافق.
- تخصيص سهل
- تفرّع وعدّل قاعدة الشيفرة لبناء تطبيقات سطح مكتب أو ويب مخصصة.
- نماذج أولية سريعة
- قم بإعداد واختبار نقاط نهاية وخوادم LLM جديدة بسرعة من واجهة موحدة.
- إدارة العملاء المرنة
- إعداد عدة عملاء وإدارة اتصالاتهم مع خوادم مختلفة عبر MCP.
ما هو AI-QL Chat-MCP
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من AI-QL Chat-MCP من خلال واجهته القوية للتفاعل مع عدة LLMs، وأتمتة سير عمل الاختبار، وتطوير وظائف ذكاء اصطناعي جديدة. تجعل قابلية التعديل والمصدر المفتوح للمنصة منها أساسًا مثاليًا لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة، ودعم التجريب والنشر السريع.