Quindici componenti della palette che mettono i modelli linguistici di grandi dimensioni, il Model Context Protocol, gli embeddings, la ricerca vettoriale e la voce direttamente nella tua applicazione Windows. Un solo componente di chat raggiunge sette provider tramite un'unica proprietà. sgcAI è un prodotto autonomo, include il runtime sgcWebSockets Core su cui è costruito, quindi non c'è nessuna licenza base da comprare.
Cosa richiede sgcAI da te e dove gira. Entrambe le risposte sono brevi.
A differenza degli altri componenti aggiuntivi eSeGeCe, non poggia su un prodotto base. Tutto ciò di cui i componenti hanno bisogno è incluso dentro sgcAI: il runtime sgcWebSockets Core, lo stack del client HTTP, il livello JSON e il server HTTP dietro l'API del server MCP. Un solo SKU, un solo installer, niente altro da comprare.
Il package AI è compilato solo sotto MSWINDOWS, quindi 13 dei 15 componenti della palette sono registrati per Win32 e Win64. Non compilano per macOS, Linux, iOS o Android.
I due componenti Model Context Protocol, TsgcWSAPIServer_MCP e TsgcWSAPIClient_MCP, sono l'eccezione. Non hanno nessuna restrizione di piattaforma e funzionano ovunque funzioni lo stack HTTP di sgc, incluso macOS, Linux, iOS e Android. Vedi la tabella completa delle piattaforme.
Ogni componente è Object Pascal compilato con proprietà ed eventi in fase di progettazione. Imposti una chiave API nell'Object Inspector e gestisci un evento di risposta. Non c'è nessun ponte verso Python, nessun host di scripting e nessun processo esterno.
TsgcAIChat è il client unificato. Imposta Provider, imposta ChatOptions.ApiKey e ChatOptions.Model, chiama Chat. Lo streaming dei token arriva su OnChatStream con un flag Cancel, e ChatAsync restituisce un future su Delphi 2010 e versioni successive, così il thread della UI non si blocca mai. Gli altri tre incapsulano cicli di conversazione completi, compresi quelli vocali.
Pubblica i tuoi tool, prompt e risorse verso qualsiasi client che parla MCP con TsgcWSAPIServer_MCP, comprese sessioni, notifiche e richieste avviate dal server. Consuma il server di qualcun altro con TsgcWSAPIClient_MCP su HTTP, HTTP Streamable o stdio, autenticandoti con una chiave API, un header personalizzato o OAuth2. Questi due non hanno nessuna restrizione di piattaforma, quindi compilano ovunque compili lo stack HTTP di sgc.
TsgcAIOpenAIEmbeddings trasforma un testo o un intero file in vettori, sollevando eventi di avanzamento durante il batch, e li scrive nello store assegnato a Database. Sono disponibili due backend: un file locale tramite TsgcAIDatabaseVectorFile, che non ha bisogno di server, account o viaggi di rete, e un indice gestito tramite TsgcAIDatabaseVectorPinecone. Interroga i vicini più prossimi e restituiscili al modello come contesto.
Acquisisci il microfono tramite l'API MCI o Wave di Windows, trascrivi con Whisper, invia il testo a un modello, poi pronuncia la risposta. Tre motori vocali intercambiabili condividono una sola interfaccia: il motore già installato sulla macchina, che non richiede nessuna chiave API e nessuna rete, più Google Cloud Text-to-Speech e Amazon Polly. I componenti chatbot, traduttore e assistente collegano l'intero ciclo al posto tuo.
ProviderNon si tratta di sette componenti. Sono i sette valori di TsgcAIChatProvider, quindi cambiare fornitore cambia una sola assegnazione e nient'altro. Le stesse chiamate Chat, ChatStream e ChatAsync, la stessa gestione della cronologia e gli stessi eventi valgono per tutti.
aicpOpenAI
Modelli GPT tramite l'API Chat Completions.
aicpAnthropic
Modelli Claude tramite l'API Messages, con la stessa gestione dello streaming e della cronologia degli altri.
aicpGemini
Modelli Gemini tramite la Google Generative Language API.
aicpDeepSeek
deepseek-chat e deepseek-reasoner.
aicpOllama
Modelli locali. Punta ChatOptions.BaseUrl al tuo host Ollama e nessun dato lascia la macchina.
aicpGrok
Modelli Grok tramite l'API xAI.
aicpMistral
Modelli Mistral tramite l'API Mistral.
Scegli un provider, imposta la chiave e il modello, chiama Chat. Passare in seguito a un altro fornitore è una sola assegnazione.
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';I token arrivano su OnChatStream con un flag Cancel, così una generazione lunga può essere fermata a metà strada.
ChatAsync restituisce un future su Delphi 2010 e versioni successive, così il thread principale resta reattivo durante una chiamata al modello.
SystemMessage definisce la persona una sola volta e MaxHistoryMessages limita quanta trascrizione viene ripetuta a ogni turno, il che rende prevedibile il costo in token.
Le richieste vanno direttamente dalla tua applicazione all'endpoint del fornitore attraverso il client HTTP di sgc. Non c'è nessun relay eSeGeCe nel percorso.
Il package AI è vincolato a MSWINDOWS in sgcVer.inc. È quella singola define a dare forma alla tabella qui sotto, quindi leggila prima di pianificare una build mobile o Linux.
TsgcWSAPIServer_MCP e TsgcWSAPIClient_MCP, nessuna restrizione di piattaforma
Vedi la tabella completa delle piattaforme nella pagina delle funzionalità →
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€149
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