大規模言語モデル、Model Context Protocol、埋め込み、ベクトル検索、音声を、Windows アプリケーションにそのまま組み込める 15 のパレットコンポーネントです。1 つのチャットコンポーネントが、プロパティ 1 つで 7 つのプロバイダーに接続します。sgcAI は単体で完結する製品で、土台となる sgcWebSockets Core ランタイムを同梱しているため、購入すべき基本ライセンスはありません。
sgcAI に必要なもの、そして動作する環境です。どちらも答えは短くまとまります。
eSeGeCe の他のアドオンとは異なり、基本製品の上に乗る形ではありません。コンポーネントが必要とするものはすべて sgcAI に同梱されています。sgcWebSockets Core ランタイム、HTTP クライアントスタック、JSON レイヤー、MCP サーバー API の背後にある HTTP サーバーです。SKU も 1 つ、インストーラーも 1 つで、他に購入するものはありません。
AI パッケージは MSWINDOWS のみでコンパイルされるため、パレット上の 15 コンポーネントのうち 13 は Win32 と Win64 に登録されています。macOS、Linux、iOS、Android 向けにはビルドできません。
例外は Model Context Protocol の 2 つのコンポーネント、TsgcWSAPIServer_MCP と TsgcWSAPIClient_MCP です。これらにはプラットフォームの制限がなく、sgc の HTTP スタックが動作する環境であれば、macOS、Linux、iOS、Android でも動作します。プラットフォームの詳細表はこちら。
どのコンポーネントも、設計時のプロパティとイベントを備えたコンパイル済みの Object Pascal です。オブジェクトインスペクタで API キーを設定し、レスポンスのイベントを処理するだけです。Python ブリッジも、スクリプトホストも、外部プロセスも必要ありません。
TsgcAIChat が統一クライアントです。Provider を設定し、ChatOptions.ApiKey と ChatOptions.Model を指定して Chat を呼び出します。トークンのストリーミングは Cancel フラグ付きの OnChatStream に届き、ChatAsync は Delphi 2010 以降で future を返すため UI スレッドがブロックされることはありません。残りの 3 つは、音声を含む会話ループ全体をまとめています。
TsgcWSAPIServer_MCP を使えば、独自のツール、プロンプト、リソースを MCP 対応のクライアントに公開できます。セッション、通知、サーバー発のリクエストにも対応します。TsgcWSAPIClient_MCP を使えば、HTTP、HTTP Streamable、stdio 経由で他者のサーバーを利用でき、API キー、カスタムヘッダー、OAuth2 で認証できます。この 2 つにはプラットフォームの制限がないため、sgc の HTTP スタックが動作する環境ならどこでもコンパイルできます。
TsgcAIOpenAIEmbeddings は、テキストやファイル全体をベクトルに変換し、バッチ全体にわたって進捗イベントを発生させながら、Database に割り当てられたストアへ書き込みます。バックエンドは 2 種類あります。サーバーもアカウントもネットワーク往復も不要な TsgcAIDatabaseVectorFile によるローカルファイルと、TsgcAIDatabaseVectorPinecone によるマネージドインデックスです。最近傍を検索し、その結果をコンテキストとしてモデルに渡せます。
Windows の MCI または Wave API でマイク音声を取得し、Whisper で文字起こしし、そのテキストをモデルに送信して、回答を読み上げます。相互に置き換えられる 3 つの音声エンジンが同じインターフェースを共有します。API キーもネットワークも不要な、マシンにインストール済みのエンジンに加え、Google Cloud Text-to-Speech と Amazon Polly が使えます。チャットボット、翻訳、アシスタントの各コンポーネントが、このループ全体を自動で組み立てます。
Provider プロパティでこれは 7 つのコンポーネントではありません。TsgcAIChatProvider の 7 つの値であり、ベンダーの変更は代入 1 行だけで済みます。Chat、ChatStream、ChatAsync の各呼び出しも、履歴の扱いも、イベントも、すべて共通です。
aicpOpenAI
Chat Completions API 経由の GPT モデルです。
aicpAnthropic
Messages API 経由の Claude モデルです。ストリーミングと履歴の扱いは他のプロバイダーと同じです。
aicpGemini
Google Generative Language API 経由の Gemini モデルです。
aicpDeepSeek
deepseek-chat と deepseek-reasoner に対応します。
aicpOllama
ローカルモデルです。ChatOptions.BaseUrl を自分の Ollama ホストに向ければ、データがマシンの外に出ることはありません。
aicpGrok
xAI API 経由の Grok モデルです。
aicpMistral
Mistral API 経由の Mistral モデルです。
プロバイダーを選び、キーとモデルを設定して Chat を呼び出します。あとから別のベンダーに切り替えるのも、代入 1 行だけです。
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';トークンは Cancel フラグ付きの OnChatStream に届くため、長い生成を途中で止められます。
ChatAsync は Delphi 2010 以降で future を返すため、モデルの呼び出し中もメインスレッドは応答し続けます。
SystemMessage でペルソナを一度設定し、MaxHistoryMessages で毎ターン再送する履歴量を制限できます。トークンコストを予測しやすく保てます。
リクエストは sgc の HTTP クライアントを介して、アプリケーションからベンダーのエンドポイントへ直接送られます。経路に eSeGeCe の中継サーバーは存在しません。
AI パッケージは sgcVer.inc 内で MSWINDOWS によって制御されています。この 1 つの定義が以下の表の内容を決めているため、モバイルや Linux 向けのビルドを計画する前に必ず確認してください。
TsgcWSAPIServer_MCP と TsgcWSAPIClient_MCP。プラットフォームの制限はありません
sgcAI は単体でライセンスされ、開発者 1 名向けの €149 から始められます。すべてのライセンスに、完全なソースコード、1 年間のアップデート、更新時 50% から 70% の割引が含まれます。パック 1 つの更新で 50%、2 つで 60%、3 つ以上で 70% になります。sgcAI と sgcMQ はそれぞれ 1 パックとして数えます。
€149
Single、Team、Site の各ライセンスをご用意しています。
sgcAI と、Delphi、C++ Builder、.NET 向けの他のコンポーネントライブラリを組み合わせてご利用いただけます。
エンタープライズ向けの WebSocket、HTTP/2、MQTT、AMQP、WebRTC コンポーネントです。Enterprise エディションには sgcAI のコンポーネントがすでに含まれています。
詳しく見る →OpenSSL 3.5 のネイティブ QUIC エンジン上に構築された、QUIC（RFC 9000）および HTTP/3（RFC 9114）のクライアント・サーバーコンポーネントです。
詳しく見る →Delphi および C++ Builder 向けの、Windows Hello、指紋、Windows Biometric Framework に対応したネイティブコンポーネントです。
詳しく見る →