GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
OpenAIのFunction Callingを使って自然言語でツールの操作をする - きしだのHatena
先週、OpenAIから、APIでの返答に関数呼び出しのパラメータを返してくれるFunction Callingが発表されました。 試してみると結構たのしかったのでまとめてみます。 解説動画はこちら youtu.be とりあえず、こんな感じ。 OpenAIのFunction Callingでツール操作を試すやつ、GPT-4だとかなり文脈を理解してくれるし、位置関係も結構ただしく扱ってくれる。しかし遅い。 pic.twitter.com/nkijZpcnP6— きしだൠ(K1S) (@kis) 2023年6月19日 用意したのは３つの関数。 set_position(id, left, top) set_size(id, width, height) set_color(id, color) で、その割に、「中央に」だとか「隣に」だとか、コンテキストを踏まえて座標などを計算して関数を呼び出して
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B investment in AI by 2025. LLMs are also broadly accessible, allowing everyone, not just ML engineers and scientists, to build intelligence into
MAI-Thinking-1: Building a Hill-Climbing Machine The Microsoft AI Team 1 Abstract Progress in AI is driven not by a single model, but by the ability to continually improve upon the current state of models. Achieving this requires treating model development as a system-level optimization problem, for which the solution is building a hill-climbing machine for rapid improvement. Our process includes
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition January 16, 2023 52 minute read This post is now an ArXiV paper that you can print and cite. Update 05/2023 Another pretty large update after 4 months. I was invited to submit the article to a journal, so I decided to enlist some help from some LinkedIn colleages and completely revamp it. First off, we added a whole lot of new models,
Server-Sent Events・・・お前・・・生きていたのか・・・！ っていう気持ちになったので、ちょっとだけまとめておく。 OpenAI API 話題のChatGPTはAPIが公開されていて、それぞれの言語のライブラリだったりREST APIだったりから利用できる。 それを使ってチャットを実装する場合に、本家GUIみたく、レスポンスを一気にまとめてではなくちょっとずつ返ってくるようにしたいとする。 そこで、あの挙動はどうやって実現するのか？ってなった人も多いはず。 あのレスポンスをちょっとずつ、ストリーミングで返してもらう挙動を実現するためには、`stream: true`というオプションを指定する。 これはREST APIをJavaScriptから利用する場合の指定。 const res = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/
Theme 第 167 回のテーマは 2024 年の Yearly Ecosystem です。 Show Note 2024 年のチェックポイント Vite の覇権を Turbopack, RSPack が奪えるか? Storybook は覇権をとって、Chromatic もすごくなりそう Next App Router が本当に広がるか RSC 対応の Bundler が増えて Next 以外の解が見れそう アプリケーションの Rust 化くるか? React Forget Figma Config 2024 の Adobe の影響 State Management どうなってく? (Context, Jotai, SWR, Signal) ESLint to flat config or Biome AI driven FE Development CSS の新しい方法論 今年のキーワ
november 2023. this service has been running for over two years. OpenAI didn’t announce “Verified Organization” requirements until mid-2025. they didn’t publicly require ID verification for advanced model access until GPT-5. but the watchlist screening infrastructure was operational 18 months before any of that was disclosed. we can pinpoint when they started considering going “public” with the co
OpenAI の文章生成 API（Chat Completions API）には、2023 年 6 月に「Function calling」という機能が追加されました。 この Function calling ですが、そのまま使おうとすると少し記述の手間が大きいと感じないでしょうか？ この記事では、Function calling をちょっと楽に使うため、Pydantic を使う方法を紹介します。 Function calling とは まず、Function calling について簡単に説明します。 Function calling は例えば次のように実装します。 OUTPUT_RECIPE_FUNCTION = { "name": "output_recipe", "description": "レシピを出力する", "parameters": { "type": "object",
我が家には Amazon Echo が 4 台あり、主に家電の操作と音楽の再生、天気予報の確認、Amazon で注文した荷物の確認に使用しています。 あと地味に便利なのがタイマー機能で、「ラーメンタイマー 3 分開始して」「卵タイマー 9 分開始して」のように並行して複数のタイマーに名前をつけて使用できるので、料理のお供に使用しています。 それ以外だとたまーに「今日は何の日？」みたいに暇つぶしで呼びかけるくらい。でもあまり自由な会話はできないのですぐ飽きちゃうんですよね…。いや十分便利なのでいいんですが…。 そこで、以前 LINE 経由で使えるチャットボットを作成した時と同じように、Echo でも使えたら便利かもしれないと思い、やってみました。 ChatGPT API を使って LINE ボットを作成した少し前ですが ChatGPT API が公開されました。 以前から ChatGPT を
GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu
Create an Azure OpenAI, LangChain, ChromaDB, and Chainlit chat app in AKS using Terraform | Microsoft Community Hub
Create an Azure OpenAI, LangChain, ChromaDB, and Chainlit chat app in AKS using Terraform In this sample, I demonstrate how to quickly build chat applications using Python and leveraging powerful technologies such as OpenAI ChatGPT models, Embedding models, LangChain framework, ChromaDB vector database, and Chainlit, an open-source Python package that is specifically designed to create user interf
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OpenAI APIで思い出す、Server-Sent Events - console.lealog();
ep167 Yearly Ecosystem 2024 | mozaic.fm
the watchers: how openai, the US government, and persona built an identity surveillance machine that files reports on you to the feds
Function calling に Pydantic を使ってみよう
ChatGPT API を使った Alexa Skill を作成した