Fünfzehn Palettenkomponenten, die große Sprachmodelle, das Model Context Protocol, Embeddings, Vektorsuche und Sprache direkt in deine Windows-Anwendung bringen. Eine einzige Chat-Komponente erreicht sieben Anbieter über eine einzige Eigenschaft. sgcAI ist ein eigenständiges Produkt, es enthält die sgcWebSockets Core Runtime, auf der es aufbaut, du musst also keine Basislizenz kaufen.
Was sgcAI von dir braucht und wo es läuft. Beide Antworten sind kurz.
Anders als die übrigen eSeGeCe-Add-ons setzt es nicht auf einem Basisprodukt auf. Alles, was die Komponenten brauchen, steckt bereits in sgcAI: die sgcWebSockets Core Runtime, der HTTP-Client-Stack, die JSON-Schicht und der HTTP-Server hinter der MCP-Server-API. Eine SKU, ein Installer, sonst nichts zu kaufen.
Das KI-Package wird ausschließlich unter MSWINDOWS kompiliert, deshalb sind 13 der 15 Palettenkomponenten für Win32 und Win64 registriert. Für macOS, Linux, iOS oder Android lassen sie sich nicht bauen.
Die beiden Model-Context-Protocol-Komponenten TsgcWSAPIServer_MCP und TsgcWSAPIClient_MCP sind die Ausnahme. Sie haben keinerlei Plattformbeschränkung und laufen überall dort, wo der sgc-HTTP-Stack läuft, also auch unter macOS, Linux, iOS und Android. Sieh dir die vollständige Plattformtabelle an.
Jede Komponente ist kompiliertes Object Pascal mit Entwurfszeit-Eigenschaften und -Ereignissen. Du setzt einen API-Schlüssel im Objektinspektor und behandelst ein Antwort-Ereignis. Es gibt keine Python-Brücke, keinen Skript-Host und keinen externen Prozess.
TsgcAIChat ist der einheitliche Client. Setze Provider, setze ChatOptions.ApiKey und ChatOptions.Model, rufe Chat auf. Token-Streaming kommt über OnChatStream mit einem Cancel-Flag an, und ChatAsync liefert ab Delphi 2010 ein Future zurück, sodass der UI-Thread nie blockiert. Die anderen drei kapseln komplette Gesprächsabläufe, auch die sprachgesteuerten.
Veröffentliche deine eigenen Tools, Prompts und Ressourcen mit TsgcWSAPIServer_MCP für jeden MCP-fähigen Client, inklusive Sitzungen, Benachrichtigungen und servergesteuerten Anfragen. Nutze den Server eines anderen mit TsgcWSAPIClient_MCP über HTTP, HTTP Streamable oder stdio, mit Authentifizierung per API-Schlüssel, eigenem Header oder OAuth2. Diese beiden haben keine Plattformbeschränkung, sie kompilieren also überall dort, wo auch der sgc-HTTP-Stack läuft.
TsgcAIOpenAIEmbeddings verwandelt Text oder eine ganze Datei in Vektoren, meldet den Fortschritt über den gesamten Stapel und schreibt sie in den Speicher, der Database zugewiesen ist. Zwei Backends sind dabei: eine lokale Datei über TsgcAIDatabaseVectorFile, die weder Server noch Konto noch Netzwerkzugriff braucht, und ein verwalteter Index über TsgcAIDatabaseVectorPinecone. Frage die nächsten Nachbarn ab und gib sie dem Modell als Kontext zurück.
Nimm das Mikrofon über die Windows-MCI- oder Wave-API auf, transkribiere mit Whisper, schicke den Text an ein Modell und lass die Antwort dann vorlesen. Drei austauschbare Sprach-Engines teilen sich eine Schnittstelle: die bereits auf dem Rechner installierte Engine, die weder API-Schlüssel noch Netzwerk braucht, dazu Google Cloud Text-to-Speech und Amazon Polly. Die Chatbot-, Übersetzer- und Assistenten-Komponenten verdrahten den kompletten Ablauf für dich.
Provider-EigenschaftDas sind keine sieben Komponenten. Es sind die sieben Werte von TsgcAIChatProvider, ein Anbieterwechsel ändert also genau eine Zuweisung und sonst nichts. Dieselben Aufrufe von Chat, ChatStream und ChatAsync, dieselbe Verlaufsverwaltung und dieselben Ereignisse gelten für alle.
aicpOpenAI
GPT-Modelle über die Chat-Completions-API.
aicpAnthropic
Claude-Modelle über die Messages-API, mit demselben Streaming und derselben Verlaufsverwaltung wie alle anderen.
aicpGemini
Gemini-Modelle über die Google Generative Language API.
aicpDeepSeek
deepseek-chat und deepseek-reasoner.
aicpOllama
Lokale Modelle. Richte ChatOptions.BaseUrl auf deinen Ollama-Host, dann verlassen keine Daten den Rechner.
aicpGrok
Grok-Modelle über die xAI-API.
aicpMistral
Mistral-Modelle über die Mistral-API.
Wähle einen Anbieter, setze Schlüssel und Modell, rufe Chat auf. Der spätere Wechsel zu einem anderen Anbieter ist eine einzige Zuweisung.
uses
sgcAI, sgcAI_Chat;
var
oChat: TsgcAIChat;
vAnswer: string;
begin
oChat := TsgcAIChat.Create(nil);
oChat.Provider := aicpAnthropic;
oChat.ChatOptions.ApiKey := 'sk-ant-...';
oChat.ChatOptions.Model := 'claude-sonnet-4-5';
oChat.SystemMessage := 'You are a Delphi expert. Answer in one paragraph.';
vAnswer := oChat.Chat('How do I keep a WebSocket connection alive?');
// Same code, different vendor: one property and one key.
oChat.Provider := aicpOpenAI;
oChat.ChatOptions.ApiKey := 'sk-...';
oChat.ChatOptions.Model := 'gpt-4o';
vAnswer := oChat.Chat('Same question, different model.');
end;// includes: sgcAI.hpp, sgcAI_Chat.hpp
TsgcAIChat *oChat = new TsgcAIChat(NULL);
oChat->Provider = aicpAnthropic;
oChat->ChatOptions->ApiKey = "sk-ant-...";
oChat->ChatOptions->Model = "claude-sonnet-4-5";
oChat->SystemMessage = "You are a Delphi expert. Answer in one paragraph.";
String vAnswer = oChat->Chat("How do I keep a WebSocket connection alive?");
// Same code, different vendor: one property and one key.
oChat->Provider = aicpOpenAI;
oChat->ChatOptions->ApiKey = "sk-...";
oChat->ChatOptions->Model = "gpt-4o";
vAnswer = oChat->Chat("Same question, different model.");uses
sgcAI, sgcAI_MCP_Classes, sgcAI_MCP_Types;
var
oMCP: TsgcWSAPIClient_MCP;
begin
oMCP := TsgcWSAPIClient_MCP.Create(nil);
// Remote server over streamable HTTP.
oMCP.MCPOptions.Transport := aimcptrHttpStreamable;
oMCP.MCPOptions.HttpOptions.URL := 'https://mcp.example.com/mcp';
oMCP.MCPOptions.ClientInfo.Name := 'sgc-mcp-client';
oMCP.MCPOptions.ClientInfo.Version := '1.0.0';
oMCP.OnMCPListTools := MCPListTools;
oMCP.OnMCPResponseTool := MCPToolResponse;
oMCP.Initialize;
oMCP.ListTools;
oMCP.RequestTool('GetTemperature', vArguments); // vArguments: IsgcJSON
end;
// Or spawn a local MCP server as a subprocess instead:
oMCP.MCPOptions.Transport := aimcptrStdio;
oMCP.MCPOptions.StdioOptions.Command := 'C:\tools\my-mcp-server.exe';
oMCP.MCPOptions.StdioOptions.Arguments := '--stdio';Tokens kommen über OnChatStream mit einem Cancel-Flag an, eine lange Generierung lässt sich also mitten im Lauf abbrechen.
ChatAsync liefert ab Delphi 2010 ein Future zurück, der Haupt-Thread bleibt während eines Modellaufrufs also reaktionsfähig.
SystemMessage legt die Persona einmalig fest, und MaxHistoryMessages begrenzt, wie viel des Verlaufs bei jeder Runde erneut gesendet wird. Das hält die Token-Kosten planbar.
Anfragen gehen über den sgc-HTTP-Client direkt von deiner Anwendung an den Endpunkt des Anbieters. Es gibt kein eSeGeCe-Relay auf dem Weg.
Das KI-Package ist in sgcVer.inc hinter MSWINDOWS gekapselt. Dieses eine Define prägt die Tabelle unten, lies sie also, bevor du einen Mobile- oder Linux-Build planst.
TsgcWSAPIServer_MCP und TsgcWSAPIClient_MCP, keine Plattformbeschränkung
Die vollständige Plattformtabelle auf der Funktionsseite ansehen →
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€149
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