上下文门户 AI 代理
将上下文门户 (ConPort) 作为您软件项目的强大记忆库集成。轻松管理、存储和检索结构化的项目上下文（如决策、任务与架构），让 AI 助手与开发工具交付更加准确且具备上下文感知的响应。通过高级语义搜索、向量存储与增强检索生成 (RAG) 能力提升生产力。
结构化项目知识图谱
上下文门户提供基于数据库的强大解决方案，用于存储和管理所有关键项目信息。构建动态的项目知识图谱——捕获架构决策、进展及关系——让您的 AI 助手或开发工具实现即时上下文检索与更新。
- 结构化上下文存储.
- 为每个工作区利用 SQLite 数据库存储和组织项目数据，确保安全。
- 全面的知识图谱.
- 以动态且可查询的格式捕获决策、任务、架构等信息。
- 多工作区支持.
- 通过工作区专属数据库，轻松管理多个项目的上下文信息。
- 强大搜索能力.
- 借助向量嵌入驱动的高级语义搜索，快速获取所需信息。
AI 驱动的上下文检索
让 AI 助手能够即时查找、更新并利用相关项目上下文。上下文门户的工具支持与 IDE 及 LLM 驱动的开发者工作流无缝集成，支持增强检索生成 (RAG)，带来更智能、准确的响应。
- 语义搜索与向量存储.
- 强大的向量化搜索让 LLM 可即时检索最相关的项目上下文。
- IDE 与 LLM 集成.
- 基于模型上下文协议 (MCP)，与 IDE 及自定义 LLM 代理无缝对接，实现工作流自动化。
- 增强检索生成 (RAG).
- 启用 RAG 工作流，让 AI 代理生成更精准、具备上下文感知的响应。
便捷部署与灵活配置
通过 Python 和 'uvx' 简单配置，即可快速开始使用上下文门户。多平台兼容与直观配置，让您专注于开发，ConPort 负责项目的记忆与上下文管理需求。
- 便捷安装.
- 通过 'uvx' 一键部署，即刻上手，无需手动配置环境。
- 灵活配置.
- 自定义日志、工作区路径，并可与任意支持 MCP 的客户端集成。
MCP 集成
可用的 ConPort MCP 集成工具
以下工具作为 ConPort MCP 集成的一部分提供：
- get_product_context
检索产品上下文中的整体项目目标、功能及架构。
- update_product_context
通过新增或修改内容，支持全量或部分更新产品上下文。
- get_active_context
检索项目工作区当前的工作重点、最近变更及未解决问题。
为您的 AI 注入项目专属记忆
体验上下文门户 MCP (ConPort) 如何变革 AI 助手和开发工具的项目上下文管理。预约现场演示或免费试用，了解结构化知识图谱与语义搜索如何让 AI 更懂您的代码库。
能力
我们可以用 MCP Servers 做什么
MCP Servers 为开发者、AI 工程师和企业释放了广泛的可能性，助力构建或增强 AI 驱动的应用。借助模型上下文协议，用户可快速集成并编排多种第三方服务，自动化复杂任务，并在不同平台间创建智能工作流。MCP Servers 让新闻聚合、加密交易、社交管理、数据分析等各类专用服务器的搜索、选择与组合变得简单高效。
- 自动化数据提取
- 无缝连接 API 和数据库，实现结构化数据获取与集成。
- 构建 AI 代理
- 部署可与新闻、金融、图像及效率服务交互的智能助手。
- 工作流编排
- 组合多个 MCP 服务器，实现跨平台任务与流程自动化。
- 集成 SaaS 工具
- 连接 GitHub、Google Drive、Slack 等主流平台。
- 加速 AI 开发
- 利用即用型 MCP 服务器，快速原型并上线 AI 解决方案。
AI 代理如何受益于 MCP Servers
AI 代理通过 MCP Servers 获得标准化访问丰富 API 与服务生态的能力。借助统一的模型上下文协议，代理可获取最新信息、执行事务并自动化工作流，无需为每个新工具或数据源单独集成。这种可扩展性和灵活性，使 AI 代理在各行业交付更智能、更响应、更具上下文感知的解决方案。