Anmol Sharma 开发了 ORAG，一个旨在使内部组织数据可供 AI 代理访问和使用的平台。该系统通过实现检索增强生成 (RAG) 管道和模型上下文协议 (MCP) 服务器，解决了为 AI 提供相关、可信和已授权上下文的挑战。ORAG 与 Notion 和 GitHub 等各种数据源集成，提供基于角色的访问控制，并旨在解决上下文问题而非模型本身。 AI
影响 为 AI 代理提供标准化的上下文层，可能简化企业 AI 部署。
排序理由 开发者发布新的 AI 代理上下文管理平台。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<p>I spent the last couple of days building something I kept wishing existed</p> <p>A platform that takes your organization's internal data such as docs, wikis, databases and makes it actually usable by AI agents.</p> <p>The result is <strong>ORAG</strong>, an organizational RAG …
<div class="medium-feed-item"><p class="medium-feed-image"><a href="https://medium.com/@anmol20102005/i-built-orag-an-organizational-rag-and-mcp-platform-in-typescript-19d9ce7b4b38?source=rss------mcp-5"><img src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1920/1*oOWLLigvot-0DCUyg-ictA.…