MicroContext-6

基本信息

• 开发者/组织：AIContext Labs
• 许可证：开源 (BSD)
• 版本：v5.7.4
• 发布日期：2024-11-24
• 官方网站：https://microcontext-6.example.com
• 源代码仓库：https://github.com/aicontext-labs/microcontext-6

功能特点

MicroContext-6是一款专业的MCP服务器，具有以下主要特点：

• 高并发处理：支持高效的高并发处理能力
• 向量数据库连接：支持高效的向量数据库连接能力
• 上下文压缩优化：支持高效的上下文压缩优化能力
• 跨语言理解：支持高效的跨语言理解能力
• 文档库集成：支持高效的文档库集成能力

技术规格

• 支持的模型：Gemini Ultra, Llama 3
• 部署方式：AWS Lambda, 容器集群, 虚拟机
• 语言/框架：Go / 原生实现
• 性能指标：每秒处理约3603请求，平均延迟<278ms

API示例

// 查询请求示例
{
  "model": "gemini-ultra",
  "query": "用户查询内容",
  "context_sources": [
    {
      "type": "document",
      "id": "resource-id",
      "sections": ["section1", "section2"]
    },
    {
      "type": "database",
      "id": "db-source",
      "query": "SELECT * FROM data WHERE topic='query'"
    }
  ],
  "response_format": "text"
}

使用案例

1. 企业知识库集成：利用MicroContext-6提供的向量数据库连接能力，实现高效的企业知识库集成
2. 内部企业搜索：利用MicroContext-6提供的向量数据库连接能力，实现高效的内部企业搜索

配置示例

server:
  host: 0.0.0.0
  port: 8892
  threads: 10

security:
  auth_required: false
  rate_limiting: true
  max_requests_per_minute: 4271

models:
  - name: "gpt-4"
    provider: "openai"
    api_key: "${{OPENAI_API_KEY}}"

connectors:
  - type: "document_store"
    id: "main_docs"
    url: "http://docs-server:9200"
  - type: "vector_db"
    id: "embeddings"
    url: "http://vector-db:6333"