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这是一个相对简单的标准输入输出MCP服务器，为AI代理提供了一种更快速的方式来搜索任何基于Sphinx的文档。它构建Sphinx文本文档并在SQLite中进行索引（FTS5）。此外，还有一个可选的混合搜索模式，它创建嵌入和向量数据库（sqlite-vec），并通过RRF结合这两种方法，以获取最佳答案给您的代理。 我在多个不同大小和复杂度的代码库（如pandas、celery、cpython）上运行过这个服务器，结果让我对得到的答案感到印象深刻。

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大型语言模型（LLMs）可以提出行动建议，但不应直接执行这些建议。<p>我构建了一个小型确定性策略引擎，以管理LLMs提出的行动建议，确保在执行之前进行审查。<p>该系统强制执行：<p>- 失败关闭执行 - 签名的异步批准证明 - 防重放保护 - 可验证的审计链<p>该代码库包含一个命令行演示，展示了如何拒绝、批准和审计不可逆的行动。<p>代码库地址： <a href="https://github.com/nayfly/aetherya-core" rel="nofollow">https://github.com/nayfly/aetherya-core</a><p>欢迎反馈。