# AIフレームワーク

Genkitは、AI駆動のアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークで、Node.jsとGoのライブラリを提供し、複数のAIモデルとベクトルデータベースの統合をサポートし、開発ツールとプラグインエコシステムを含んでいます。

NSAF MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したサーバーサイドで、AIアシスタントと神経シンボル自律フレームワーク(NSAF)を接続し、進化アルゴリズムとアーキテクチャ比較機能を提供します。

Solon - AIは全シーンに対応したJava AIアプリケーション開発フレームワークで、様々なAI機能をサポートし、様々なフレームワークに埋め込んで使用できます。

Fluent MCPは、高度な推論能力を備えたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを構築するための最新のフレームワークで、AI統合、ツール分離、および複雑な推論のオフロードをサポートし、2層LLMアーキテクチャを採用して効率的な推論を実現します。

Agentis MCPは、強力なAIエージェントを構築するための柔軟なマルチエージェントフレームワークで、MCPサーバー接続をサポートし、ツールアクセス、リソース検索、マルチエージェントワークフローの編成機能を提供します。

Spring AIフレームワークに基づくMCPサーバープロジェクトで、Sync SSE転送プロトコルを採用し、AWS Bedrockサービスを統合し、PostgreSQLベクトルストレージを使用しています。

MCPサーバーはAI駆動のコマンド実行とツール管理フレームワークで、柔軟な設定と複数のツールタイプをサポートします。

MCP Baseは、AI駆動のアプリケーションを構築するための汎用的なモデルコンテキストプロトコルフレームワークであり、標準化されたサーバーとクライアントの実装を提供し、複数の統合とモジュール化設計をサポートします。

PydanticAIは、Pydanticチームによって開発されたPythonエージェントフレームワークで、生成AIを使った本番グレードのアプリケーション開発を簡素化することを目的としています。複数のAIモデルをサポートし、Pydanticの検証と構造化された出力を統合し、依存性注入システム、ストリーミングレスポンス、グラフサポートを提供し、Pydantic Logfireとシームレスに統合されています。型安全性と効率性が求められるAIアプリケーションの構築に適しています。