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Der Eunomia MCP Server ist eine Erweiterung des Eunomia-Frameworks, die Richtlinien zur Daten-Governance – wie PII-Erkennung und Zugriffskontrolle – über Textströme in LLM-basierten Anwendungen orchestriert und so für robuste Compliance und Sicherheit in KI-getriebenen Umgebungen sorgt.
Der MongoDB MCP-Server ermöglicht eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und MongoDB-Datenbanken, wodurch direktes Datenbankmanagement, Abfrageautomatisierung und Datenabruf über das standardisierte Model Context Protocol (MCP) möglich werden.
Der Nile MCP Server verbindet KI-Assistenten mit der Nile-Datenbankplattform und ermöglicht die nahtlose Automatisierung von Datenbankoperationen, Credential Management, SQL-Ausführung und Regionenverwaltung über LLM-basierte Workflows in FlowHunt.
Der Astra DB MCP Server verbindet Large Language Models (LLMs) mit Astra DB und ermöglicht sicheres, automatisiertes Datenabfragen und -management. Er befähigt KI-gesteuerte Workflows, direkt mit Astra DB zu interagieren und eröffnet Produktivität sowie nahtlose Datenbankautomatisierung.
DocsMCP ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der Large Language Models (LLMs) Echtzeitzugriff auf lokale und entfernte Dokumentationsquellen ermöglicht und so Entwickler-Workflows und KI-gestützte Assistenz durch sofortiges, kontextbezogenes Nachschlagen von Dokumentation verbessert.
Der Linear MCP Server verbindet die Projektmanagement-Plattform von Linear mit KI-Assistenten und LLMs, sodass Teams das Issue-Management, die Suche, Updates und Zusammenarbeit direkt über Konversationsschnittstellen automatisieren können.
Der LlamaCloud MCP Server verbindet KI-Assistenten mit mehreren verwalteten Indizes auf LlamaCloud und ermöglicht unternehmensweite Dokumentenrecherche, Suche und Wissensanreicherung über eine saubere, toolbasierte Model Context Protocol-Schnittstelle.
Der mcp-local-rag MCP-Server ermöglicht datenschutzfreundliche, lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) Websuche für LLMs. Er erlaubt KI-Assistenten den Zugriff auf, das Einbetten und Extrahieren aktueller Webinformationen ohne externe APIs und verbessert so Recherche-, Content-Erstellungs- und Frage-Antwort-Workflows.
Der nx-mcp MCP-Server verbindet Nx-Monorepo-Build-Tools mit KI-Assistenten und LLM-Workflows über das Model Context Protocol. Automatisieren Sie das Workspace-Management, führen Sie Nx-Befehle aus und ermöglichen Sie intelligente Projektanalysen in Ihrem Nx-basierten Codebestand.
Der Serper MCP Server verbindet KI-Assistenten mit der Google-Suche über die Serper API und ermöglicht so Echtzeit-Suchfunktionen für Web, Bilder, Videos, Nachrichten, Karten, Bewertungen, Shopping und akademische Inhalte direkt in FlowHunt-Workflows.
Der Home Assistant MCP Server (hass-mcp) verbindet KI-Assistenten mit Ihrem Home Assistant Smart Home und ermöglicht es LLMs, Geräte und Automationen per Model Context Protocol abzufragen, zu steuern und zusammenzufassen.
Der any-chat-completions-mcp MCP-Server verbindet FlowHunt und andere Tools mit jeder OpenAI SDK-kompatiblen Chat Completion API. Er ermöglicht eine nahtlose Integration mehrerer LLM-Anbieter – darunter OpenAI, Perplexity, Groq, xAI und PyroPrompts – indem chatbasierte Anfragen über eine einheitliche, einfache Schnittstelle weitergeleitet werden.
Der Browserbase MCP Server ermöglicht sichere, cloudbasierte Browser-Automatisierung für KI und LLMs. So werden leistungsstarke Web-Interaktionen, Datenextraktion, UI-Tests und autonomes Browsen mit nahtloser Integration in FlowHunt-Workflows möglich.
Chat MCP ist eine plattformübergreifende Desktop-Chat-Anwendung, die das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um mit verschiedenen Large Language Models (LLMs) zu kommunizieren. Sie dient als einheitliche, minimalistische Oberfläche für Entwickler und Forschende, um mehrere LLM-Backends zu testen, zu bedienen und zu konfigurieren – ideal für Prototyping und das Lernen von MCP.
Der Couchbase MCP Server verbindet KI-Agenten und LLMs direkt mit Couchbase-Clustern und ermöglicht nahtlose Datenbankoperationen in natürlicher Sprache, automatisiertes Management und interaktive Abfragen innerhalb von Entwickler-Workflows.
Der Firecrawl MCP Server erweitert FlowHunt und KI-Assistenten um fortschrittliches Web-Scraping, tiefgehende Recherche und Content-Discovery. Die nahtlose Integration ermöglicht Echtzeit-Datenextraktion und automatisierte Recherche-Workflows direkt in Ihrer Entwicklungsumgebung.
Der Microsoft Fabric MCP-Server ermöglicht eine nahtlose, KI-gesteuerte Interaktion mit dem Data-Engineering- und Analytics-Ökosystem von Microsoft Fabric. Er unterstützt das Management von Workspaces, die Entwicklung von PySpark-Notebooks, das Abrufen von Delta-Tabellen-Schemata, die Ausführung von SQL und fortschrittliche LLM-gestützte Codegenerierung und -optimierung.
Der OpenAPI Schema MCP Server stellt OpenAPI-Spezifikationen für Large Language Models bereit und ermöglicht API-Erkundung, Schemasuche, Codegenerierung und Sicherheitsüberprüfung, indem er strukturierten Zugriff auf Endpunkte, Parameter und Komponenten bietet.
Der Patronus MCP Server vereinfacht die LLM-Evaluierung und -Experimentation für Entwickler und Forscher, bietet Automatisierung, Batch-Processing und eine robuste Einrichtung für das Benchmarking von KI-Systemen innerhalb von FlowHunt.
Der QGIS MCP Server verbindet QGIS Desktop mit LLMs für KI-gesteuerte Automatisierung – ermöglicht die Steuerung von Projekten, Layern und Algorithmen sowie die Ausführung von Python-Code direkt aus Konversationsschnittstellen.
Der YDB MCP Server verbindet KI-Assistenten und LLMs mit YDB-Datenbanken und ermöglicht den Zugriff, das Abfragen und das Management von YDB-Instanzen in natürlicher Sprache. So werden KI-gesteuerte Workflows ermöglicht und Datenbankoperationen ohne manuelles SQL vereinfacht.
Der Mesh Agent MCP Server verbindet KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs und Diensten und schlägt so eine Brücke zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und realen Informationen für nahtlose Workflow-Integration. Er ermöglicht Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung und API-Interaktionen innerhalb des Model Context Protocol (MCP)-Ökosystems.
Integrieren Sie den Vectorize MCP Server mit FlowHunt, um erweiterte Vektorabrufe, semantische Suche und Textextraktion für leistungsstarke, KI-gesteuerte Workflows zu ermöglichen. Verbinden Sie KI-Agenten mühelos mit externen Vektordatenbanken für kontextreiche Interaktionen in Echtzeit und groß angelegtes Datenmanagement.
Entfesseln Sie die Kraft benutzerdefinierter Sprachmodelle mit der Komponente „Custom OpenAI LLM“ in FlowHunt. Integrieren Sie nahtlos Ihre eigenen OpenAI-kompatiblen Modelle – einschließlich JinaChat, LocalAI und Prem – durch die Angabe von API-Schlüsseln und Endpunkten. Passen Sie Kerneinstellungen wie Temperatur und maximale Token an und aktivieren Sie das Zwischenspeichern von Ergebnissen für effiziente, skalierbare KI-Workflows.
Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.
Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.
Die Komponente Strukturierter Ausgabe-Generator ermöglicht es Ihnen, mit Ihrem gewählten LLM-Modell präzise und strukturierte Daten aus jeder Eingabeaufforderung zu erstellen. Definieren Sie die gewünschten Datenfelder und das genaue Ausgabeformat, um konsistente und zuverlässige Antworten für fortschrittliche KI-Workflows sicherzustellen.
Agentic RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das intelligente Agenten in traditionelle RAG-Systeme integriert und so autonome Analyse von Anfragen, strategische Entscheidungsfindung und adaptive Informationsbeschaffung für verbesserte Genauigkeit und Effizienz ermöglicht.
Cache Augmented Generation (CAG) ist ein neuartiger Ansatz zur Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMs), indem Wissen als vorab berechnete Key-Value-Caches vorab geladen wird. Dies ermöglicht eine KI-Leistung mit niedriger Latenz, hoher Genauigkeit und Effizienz für Aufgaben mit statischem Wissen.
Erfahren Sie mehr über Claude von Anthropic. Verstehen Sie, wofür es verwendet wird, welche Modelle angeboten werden und welche einzigartigen Funktionen es bietet.
Erfahren Sie, wie Sie mit unserer umfassenden 12-Faktoren-Methodik robuste, produktionsreife AI-Agenten entwickeln. Entdecken Sie Best Practices für Natural Language Processing, Kontextmanagement und Tool-Integration, um skalierbare AI-Systeme mit echtem geschäftlichem Mehrwert zu schaffen.
Lernen Sie, wie Sie in FlowHunt einen KI-JavaScript-Spielgenerator mit dem Tool Calling Agent, dem Prompt-Knoten und dem Anthropic LLM erstellen. Schritt-für-Schritt-Anleitung basierend auf dem Flussdiagramm.
FlowHunt 2.4.1 führt bedeutende neue KI-Modelle ein, darunter Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 und Stable Diffusion, und erweitert so Ihre Möglichkeiten für Experimente, Kreativität und Automatisierung in KI-Projekten.
Fragebeantwortung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf und natürliche Sprachgenerierung, um große Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern, indem Antworten mit relevanten, aktuellen Daten aus externen Quellen ergänzt werden. Dieser hybride Ansatz verbessert Genauigkeit, Relevanz und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Bereichen.
Erfahren Sie mehr über das Grok-Modell von xAI, einen fortschrittlichen KI-Chatbot unter der Leitung von Elon Musk. Entdecken Sie den Zugriff auf Echtzeitdaten, Hauptfunktionen, Benchmarks, Anwendungsfälle und den Vergleich mit anderen KI-Modellen.
Entdecken Sie die fortschrittlichen Fähigkeiten von Llama 3.3 70B Versatile 128k als KI-Agent. Diese ausführliche Analyse untersucht sein Denkvermögen, seine Problemlösefähigkeiten und seine Kreativität anhand vielfältiger Aufgaben aus der Praxis.
Instruction Tuning ist eine Technik in der KI, bei der große Sprachmodelle (LLMs) anhand von Anweisungs-Antwort-Paaren feinabgestimmt werden, um deren Fähigkeit zu verbessern, menschlichen Anweisungen zu folgen und bestimmte Aufgaben auszuführen.
KI revolutioniert das Entertainment, indem sie Gaming, Film und Musik durch dynamische Interaktionen, Personalisierung und die Entwicklung von Inhalten in Echtzeit verbessert. Sie treibt adaptive Spiele, intelligente NPCs und personalisierte Nutzererlebnisse an und gestaltet Storytelling und Engagement neu.
Erkunden Sie die Denkprozesse von KI-Agenten in dieser umfassenden Bewertung von GPT-4o. Entdecken Sie, wie es bei Aufgaben wie Content-Erstellung, Problemlösung und kreativem Schreiben anhand fortschrittlicher Metriken und detaillierter Analysen abschneidet. Erfahren Sie mehr über die Zukunft adaptiven Denkens und multimodaler KI-Fähigkeiten.
Entdecken Sie die Kosten, die mit dem Training und der Bereitstellung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 und GPT-4 verbunden sind, einschließlich Rechen-, Energie- und Hardwareausgaben, und erfahren Sie Strategien zur Verwaltung und Reduzierung dieser Kosten.
LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden. Es vereinfacht die Integration leistungsstarker LLMs wie OpenAI’s GPT-3.5 und GPT-4 mit externen Datenquellen für fortschrittliche NLP-Anwendungen.
LangGraph ist eine fortschrittliche Bibliothek zur Entwicklung zustandsbehafteter, multi-aktiver Anwendungen unter Verwendung von Large Language Models (LLMs). Entwickelt von LangChain Inc, erweitert sie LangChain um zyklische Rechenfähigkeiten und ermöglicht komplexe, agentenähnliche Verhaltensweisen sowie Human-in-the-Loop-Workflows.
FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Modellen, einschließlich der Claude-Modelle von Anthropic. Erfahren Sie, wie Sie Claude in Ihren KI-Tools und Chatbots mit anpassbaren Einstellungen für maßgeschneiderte Antworten nutzen können.
FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Modellen, darunter die revolutionären DeepSeek-Modelle. Hier erfahren Sie, wie Sie DeepSeek in Ihren KI-Tools und Chatbots verwenden.
FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Modellen, einschließlich Google Gemini. Erfahren Sie, wie Sie Gemini in Ihren KI-Tools und Chatbots verwenden, zwischen Modellen wechseln und erweiterte Einstellungen wie Tokens und Temperatur steuern.
FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, darunter Metas Llama-Modelle. Erfahren Sie, wie Sie Llama in Ihre KI-Tools und Chatbots integrieren, Einstellungen wie maximale Tokenanzahl und Temperatur anpassen und KI-gestützte Workflows optimieren können.
FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Textmodellen, einschließlich der Modelle von Mistral. Hier erfahren Sie, wie Sie Mistral in Ihren KI-Tools und Chatbots verwenden können.
FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, darunter Modelle von OpenAI. So verwenden Sie ChatGPT in Ihren AI-Tools und Chatbots.
FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, einschließlich der Modelle von xAI. Hier erfahren Sie, wie Sie die xAI-Modelle in Ihren KI-Tools und Chatbots nutzen können.
Entdecken Sie, wie MIT-Forscher große Sprachmodelle (LLMs) mit neuen Erkenntnissen über menschliche Überzeugungen, neuartigen Werkzeugen zur Anomalieerkennung und Strategien zur Anpassung von KI-Modellen an die Erwartungen der Nutzer in verschiedenen Branchen voranbringen.
Erfahren Sie, wie FlowHunt mithilfe von One-Shot Prompting LLMs dazu bringt, relevante YouTube-Videos in WordPress zu finden und einzubetten. Diese Methode sorgt für perfekte iframe-Einbettungen, spart Zeit und verbessert die Qualität Ihrer Blog-Inhalte.
Perplexity AI ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Suchmaschine und ein Konversationswerkzeug, das NLP und maschinelles Lernen nutzt, um präzise, kontextbezogene Antworten mit Quellenangaben zu liefern. Ideal für Forschung, Lernen und den professionellen Einsatz integriert es mehrere große Sprachmodelle und Quellen für eine genaue, aktuelle Informationsbeschaffung.
Im Bereich der LLMs ist ein Prompt ein Eingabetext, der die Ausgabe des Modells steuert. Erfahren Sie, wie effektive Prompts – einschließlich Zero-, One-, Few-Shot- und Chain-of-Thought-Techniken – die Antwortqualität in KI-Sprachmodellen verbessern.
Query Expansion ist der Prozess, eine ursprüngliche Benutzeranfrage durch das Hinzufügen von Begriffen oder Kontext zu erweitern, um die Dokumentenabfrage für genauere und kontextuell relevante Antworten zu verbessern, insbesondere in RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation).
Reduzieren Sie KI-Halluzinationen und stellen Sie genaue Chatbot-Antworten sicher, indem Sie die Zeitplan-Funktion von FlowHunt nutzen. Entdecken Sie die Vorteile, praktische Anwendungsfälle und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung dieses leistungsstarken Tools.
Textgenerierung mit großen Sprachmodellen (LLMs) bezieht sich auf den fortschrittlichen Einsatz von Machine-Learning-Modellen zur Erstellung menschenähnlicher Texte aus Vorgaben. Erfahren Sie, wie LLMs, unterstützt durch Transformer-Architekturen, die Erstellung von Inhalten, Chatbots, Übersetzungen und mehr revolutionieren.
Ein Token im Kontext großer Sprachmodelle (LLMs) ist eine Zeichenfolge, die das Modell in numerische Repräsentationen umwandelt, um eine effiziente Verarbeitung zu ermöglichen. Tokens sind die grundlegenden Texteinheiten, die von LLMs wie GPT-3 und ChatGPT verwendet werden, um Sprache zu verstehen und zu generieren.
