scalemcp是由普华永道开发的一种工具选择机制,它能够动态地为大型语言模型(llm)代理配置model context protocol(mcp)工具。通过自动化的工具存储系统与mcp服务器协同工作,解决了现有框架因手动更新本地工具库而导致效率低下且一致性差的问题。scalemcp的核心在于其自动同步工具索引管道,该管道基于crud操作(创建、读取、更新、删除),确保工具存储与mcp服务器始终保持同步。此外,scalemcp还引入了工具文档加权平均(tdwa)嵌入策略,这种方法可以有针对性地突出工具文档中的关键部分,从而提升工具检索效率及代理的调用性能。
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ScaleMCP的主要功能
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