llm-ts-example

LLM (Large Language Model) の実装例を集めたTypeScriptプロジェクトです。LangChain.js、LangGraph.js、Next.js、MCPなど様々なフレームワークとツールを使用したAIエージェントとアプリケーションの実装を紹介しています。

プロジェクト一覧

Basic Chat

• Basic Chat - LangChain.jsとLangGraph.jsを使用した基本的なチャットボット

RAG (Retrieval Augmented Generation)

• RAG - LangChain.jsとLangGraph.jsを使用したRAG実装例

Chat App

• Chat App - Next.jsとAI SDKを使用したチャットアプリケーション

Agents

• AI SDK - Vercel AI SDKとAWS Lambdaによるエージェント実装（Amazon Bedrock/Azure OpenAI対応）
• Claude Agent SDK - Claude Agent SDKによるエージェント実装
• LangChain.js Agent - LangChain.jsによるエージェント実装
• LangChain.js Agent (Next.js) - Next.jsとLangChain.jsによるエージェント実装
• Mastra - Mastraフレームワークによるエージェント実装
• Strands TypeScript SDK - Strands TypeScript SDKによるエージェント実装

MCP (Model Context Protocol)

• MCP Servers - MCPサーバーの実装例
  • Weather - 天気予報MCPサーバー
  • Weather HTTP - HTTP経由の天気予報MCPサーバー
• MCP Clients - MCPクライアントの実装例
  • TypeScript Client - TypeScriptによるMCPクライアント
  • HTTP Client - HTTP経由のMCPクライアント

Common

• Common - 共通ユーティリティとコンポーネント

技術スタック

• 言語: TypeScript
• パッケージマネージャー: pnpm
• LLM: LangChain.js, LangGraph.js, AI SDK
• フロントエンド: Next.js, Solid.js
• インフラ: AWS CDK
• MCP: Model Context Protocol SDK

開発環境のセットアップ

pnpm install

テスト

pnpm test

リント

pnpm lint