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AI

built-in model に加えて、AI agent を追加の LLM provider、embedding service、external tool に接続します。​

Integration-based Model Connector​

default では、Squid AI agent は OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Grok（xAI） の model をサポートします。integration-based model connector を使用すると、追加の LLM provider や self-hosted model に接続してさらに拡張できます。

一般的な use case は次のとおりです。

  • Self-hosted model: Ollama や vLLM などの tool を通じて、locally-hosted model に接続する
  • AWS Bedrock: Amazon Nova やその他 provider を含む、AWS Bedrock で利用可能な model に access する
  • Custom endpoint: OpenAI-compatible API を公開する任意の service に接続する
  • Custom embedding: knowledge base の indexing と retrieval に独自の embedding model を使用する

Integration-based Model の仕組み​

Squid Console で AI connector を追加すると、AI agent を構成する際に connector ID で参照できます。integrationId（connector ID）と構成した model name を指定します。

Client code
await squid.ai().agent('my-agent').updateModel({
  integrationId: 'my-connector-id',
  model: 'model-name',
});

custom model を使用して AI agent を構成する詳細については、AI agent documentationを参照してください。

MCP（Model Context Protocol）​

integration-based model connector は agent が使用できる LLM を拡張しますが、MCP connector は agent が_実行できること_を拡張します。MCP は、Squid AI agent が external service を通じて tool に access し、action を実行できるようにする open protocol です。

MCP connector を使用すると、agent は、構築した custom Squid MCP server または third-party MCP server など、任意の MCP server に接続し、公開される tool を使用できます。これは、database の query、API の呼び出し、workflow の trigger など、conversation を超えた capability を agent に与える主な方法です。

開始するには、MCP connector setup guideを参照してください。

利用可能な AI Connector​

Connector説明
OpenAI Compatible Chat任意の OpenAI-compatible chat API に接続する
OpenAI Compatible Embeddingknowledge base indexing に任意の OpenAI-compatible embedding API を使用する
AWS BedrockAmazon および third-party model に access するため AWS Bedrock に接続する
MCPAI agent に tool と action を提供するため MCP server に接続する
A2AAgent-to-Agent protocol を使用する external agent に work を delegate する