Descrição da ferramenta:
O Context-Engine é uma pilha de recuperação de informações para assistentes de codificação AI, utilizando busca híbrida, micro-chunking e aprimoramento de prompts locais, com endpoints SSE/RMCP para integração eficiente em diversos clientes MCP.
Atributos:
🔍 Busca Híbrida: Combina métodos densos, lexicais e re-rankers para resultados precisos.
🧩 Micro-chunking: Divide o conteúdo em micro-blocos para melhor gerenciamento e recuperação.
⚙️ Painel de Integração: Permite implantação simplificada com indexação Qdrant para múltiplos clientes MCP.
🌐 Endpoints Dual: Suporte a SSE e RMCP para comunicação eficiente e flexível.
🛠️ Customização Local: Aprimora prompts do LLM localmente, otimizando respostas contextuais.
Exemplos de uso:
💻 Sistema de Assistência a Programadores: Integração com IDEs para fornecer sugestões contextuais precisas durante o desenvolvimento.
🔎 Pesquisa em Repositórios de Código: Busca eficiente por trechos específicos usando busca híbrida avançada.
⚡ Painel de Indexação Personalizada: Implantação rápida de indexação Qdrant para diferentes plataformas MCP.
📝 Aprimoramento de Prompts Locais: Melhora na geração de respostas do LLM ao utilizar prompts aprimorados localmente.
🌍 Sistemas Multi-cliente MCP: Suporte a múltiplos clientes com endpoints SSE/RMCP otimizados para desempenho.