Quince componentes de paleta que ponen los grandes modelos de lenguaje, el Model Context Protocol, los embeddings, la búsqueda vectorial y la voz directamente dentro de tu aplicación Windows. Un único componente de chat llega a siete proveedores mediante una sola propiedad. sgcAI es un producto independiente, incluye el runtime sgcWebSockets Core sobre el que está construido, así que no hay ninguna licencia base que comprar.
Qué necesita sgcAI de ti y dónde se ejecuta. Ambas respuestas son cortas.
A diferencia de los demás complementos de eSeGeCe, no se apoya en un producto base. Todo lo que necesitan los componentes viene incluido dentro de sgcAI: el runtime sgcWebSockets Core, la pila de cliente HTTP, la capa JSON y el servidor HTTP que hay detrás de la API del servidor MCP. Un solo SKU, un solo instalador, nada más que comprar.
El paquete de IA se compila únicamente bajo MSWINDOWS, de modo que 13 de los 15 componentes de paleta están registrados para Win32 y Win64. No se compilan para macOS, Linux, iOS ni Android.
Los dos componentes del Model Context Protocol, TsgcWSAPIServer_MCP y TsgcWSAPIClient_MCP, son la excepción. No tienen ninguna restricción de plataforma y funcionan allí donde funcione la pila HTTP de sgc, incluidos macOS, Linux, iOS y Android. Consulta la tabla completa de plataformas.
Todos los componentes son Object Pascal compilado, con propiedades y eventos en tiempo de diseño. Estableces una clave de API en el Object Inspector y gestionas un evento de respuesta. No hay puente con Python, ni host de scripting, ni proceso externo.
TsgcAIChat es el cliente unificado. Establece Provider, establece ChatOptions.ApiKey y ChatOptions.Model, llama a Chat. El streaming de tokens llega en OnChatStream con un indicador Cancel, y ChatAsync devuelve un future en Delphi 2010 y posteriores, así que el hilo de la interfaz nunca se bloquea. Los otros tres encapsulan bucles de conversación completos, incluidos los de voz.
Publica tus propias herramientas, prompts y recursos en cualquier cliente compatible con MCP mediante TsgcWSAPIServer_MCP, incluidas sesiones, notificaciones y peticiones iniciadas por el servidor. Consume el servidor de otro con TsgcWSAPIClient_MCP sobre HTTP, HTTP Streamable o stdio, autenticándote con una clave de API, una cabecera personalizada u OAuth2. Estos dos no tienen ninguna restricción de plataforma, así que se compilan allí donde lo hace la pila HTTP de sgc.
TsgcAIOpenAIEmbeddings convierte texto o un archivo entero en vectores, lanzando eventos de progreso a lo largo del lote, y los escribe en el almacén que hayas asignado a Database. Se incluyen dos backends: un archivo local mediante TsgcAIDatabaseVectorFile, que no necesita servidor, ni cuenta, ni ninguna ida y vuelta por la red, y un índice gestionado mediante TsgcAIDatabaseVectorPinecone. Consulta los vecinos más cercanos y devuélveselos al modelo como contexto.
Captura el micrófono a través de la API MCI o Wave de Windows, transcribe con Whisper, envía el texto a un modelo y luego reproduce la respuesta en voz alta. Tres motores de voz intercambiables comparten una misma interfaz: el motor ya instalado en la máquina, que no necesita clave de API ni red, más Google Cloud Text-to-Speech y Amazon Polly. Los componentes de chatbot, traductor y asistente montan el bucle completo por ti.
ProviderNo son siete componentes. Son los siete valores de TsgcAIChatProvider, así que cambiar de proveedor cambia una asignación y nada más. Las mismas llamadas a Chat, ChatStream y ChatAsync, la misma gestión del historial y los mismos eventos valen para todos ellos.
aicpOpenAI
Modelos GPT a través de la API Chat Completions.
aicpAnthropic
Modelos Claude a través de la API Messages, con el mismo streaming y la misma gestión del historial que los demás.
aicpGemini
Modelos Gemini a través de la API Google Generative Language.
aicpDeepSeek
deepseek-chat y deepseek-reasoner.
aicpOllama
Modelos locales. Apunta ChatOptions.BaseUrl a tu host de Ollama y ningún dato sale de la máquina.
aicpGrok
Modelos Grok a través de la API de xAI.
aicpMistral
Modelos Mistral a través de la API de Mistral.
Elige un proveedor, establece la clave y el modelo, llama a Chat. Cambiar más adelante a otro proveedor es una sola asignación.
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';Los tokens llegan en OnChatStream con un indicador Cancel, así que una generación larga se puede detener a mitad de camino.
ChatAsync devuelve un future en Delphi 2010 y posteriores, así que el hilo principal sigue respondiendo durante una llamada al modelo.
SystemMessage define la personalidad una sola vez y MaxHistoryMessages limita cuánta transcripción se reenvía en cada turno, lo que mantiene predecible el coste en tokens.
Las peticiones van directamente desde tu aplicación al endpoint del proveedor a través del cliente HTTP de sgc. No hay ningún relé de eSeGeCe por el camino.
El paquete de IA está condicionado a MSWINDOWS en sgcVer.inc. Ese único define es lo que da forma a la tabla de abajo, así que léela antes de planificar una compilación para móvil o Linux.
TsgcWSAPIServer_MCP y TsgcWSAPIClient_MCP, sin restricción de plataforma
Consulta la tabla completa de plataformas en la página de características →
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