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Thinking In Code

AIContext-39

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AIContext-39¶

基本信息¶

开发者/组织：DeepMCP Computing
许可证：商业订阅
版本：v3.0.7
发布日期：2025-02-03
官方网站：https://aicontext-39.example.com
源代码仓库：https://github.com/deepmcp-computing/aicontext-39

功能特点¶

AIContext-39是一款专业的MCP服务器，具有以下主要特点：

细粒度访问控制：支持高效的细粒度访问控制能力
知识图谱支持：支持高效的知识图谱支持能力
高性能上下文处理：支持高效的高性能上下文处理能力
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：Claude 3, GPT-4-Turbo, Gemini Ultra, BLOOM-176B
部署方式：容器集群, Serverless架构, 虚拟机
语言/框架：C++ / Flask
性能指标：每秒处理约1944请求，平均延迟<340ms

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¶

客户支持系统：利用AIContext-39提供的文档库集成能力，实现高效的客户支持系统
智能文档生成：利用AIContext-39提供的高性能上下文处理能力，实现高效的智能文档生成
医疗信息管理：利用AIContext-39提供的细粒度访问控制能力，实现高效的医疗信息管理

配置示例¶

server:
  host: 0.0.0.0
  port: 8458
  threads: 13

security:
  auth_required: false
  rate_limiting: true
  max_requests_per_minute: 3474

models:
  - name: "llama-3"
    provider: "local"
    model_path: "/models/llama-3-70b"

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