# AI質問応答

Gemini APIとGoogle検索をベースにしたMCPサーバーで、AIアシスタント（例：Cline）と組み合わせて使用することで、最新情報のスマートな回答機能を提供します。

このプロジェクトはFAISSベクトルデータベースをベースにしたMCPサーバーを実装し、検索強化生成（RAG）機能をサポートしており、GitHubファイルのダウンロード、ドキュメントのインデックス化、ローカルクエリ、LLMの統合などの完全なワークフローを含んでいます。

File Context MCPはTypeScriptベースのアプリケーションで、APIを通じてローカルファイル内容を使って大規模言語モデル(LLMs)にクエリを投げることができます。複数のLLMプロバイダ(OllamaとTogether.ai)をサポートし、複数のファイル形式を処理してコンテキストを認識した応答を生成します。

Tablestore MCPサーバーの実装リストで、JavaとPythonの入門サンプルとMCPアーキテクチャに基づく知識ベース質問応答システムが含まれ、AI技術サポートを提供します。

Google Gemini Vision APIを基にしたYouTube動画分析のMCPサービスで、動画の説明、要約、質問応答、重要シーンの抽出機能を提供します。

このプロジェクトは、Google Cloud Vertex AI Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、コード支援と一般的な質問応答に使用する豊富なツールセットを提供します。Web検索強化型の回答、ドキュメントの説明生成、ファイルシステム操作などの機能をサポートしています。