上下文工程_mcp
项目介绍
技术文档摘要
🧠 Context Engineering MCP 平台
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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/context-engineering-demo.gif" alt="Context Engineering 演示" width="100%" /> </div>🎯 我们解决的问题
每个AI开发者都会面临这些挑战：
<table> <tr> <td width="50%">❌ 没有上下文工程
- 💸 浪费数千美元 在低效的提示上
- 🐌 响应时间慢3-5倍
- 📉 输出准确率降低40%
- 🔄 无休止地复制粘贴 提示
- 😤 用户因糟糕的AI响应而感到沮丧
✅ 使用上下文工程
- 💰 通过优化节省52%的成本
- ⚡ AI响应速度提高2倍
- 📈 质量评分提升92%
- 🎯 模板复用率达到78%
- 😊 用户对一致的结果感到满意
🌟 上下文工程是什么？
上下文工程是一种系统化的方法，用于设计、管理和优化提供给AI模型的信息。可以将其视为AI提示的DevOps——为传统上随意的提示创作带来工程严谨性。
核心原则
- 📊 测量一切 - 质量评分、令牌使用、响应时间
- 🔄 持续优化 - 每次交互中的AI驱动改进
- 📋 标准化模板 - 可重用组件以获得一致结果
- 🎯 关注成果 - 商业指标，而不仅仅是技术指标
🚀 区别于其他平台的关键特性
1. 🧪 AI驱动分析引擎
<details> <summary><b>点击查看我们的分析如何工作</b></summary># 传统方法 - 手动审查
context = "您是一个AI助手。您帮助用户。您是有帮助的..."
# 开发者： "对我来说看起来不错！" 🤷
# 上下文工程方法 - AI分析
analysis = await analyze_context(context)
print(f"质量评分: {analysis.quality_score}/100")
print(f"发现的问题: {analysis.issues}")
print(f"建议: {analysis.recommendations}")
# 输出：
# 质量评分: 65/100
# 发现的问题: ['冗余陈述', '模糊指令']
# 建议: ['合并角色定义', '添加具体示例']
我们的AI分析器评估：
- 语义连贯性：想法如何流畅地结合在一起
- 信息密度：令牌效率指标
- 清晰度评分：可读性和理解性
- 相关性映射：内容与意图的匹配程度
2. ⚡ 智能优化算法
<details> <summary><b>查看优化的实际操作</b></summary># 优化前
original_context = """
您是一个AI助手。您是有帮助的。您帮助用户回答问题。
当用户提问时，您提供有用的答案。
您应该有帮助，并提供好的答案。
"""
# 令牌数: 50, 质量: 60/100
# 优化后
optimized_context = """
您是一个有帮助的AI助手，提供全面、准确的答案来回答用户的问题。
"""
# 令牌数: 15（减少70%！），质量: 85/100
优化策略：
- 🎯 令牌减少：去除冗余而不失去意义
- 💎 清晰度增强：提高指令精度
- 🔗 相关性提升：优先考虑重要信息
- 📐 结构改善：逻辑流程优化
3. 📋 高级模板管理系统
<details> <summary><b>探索我们的模板系统</b></summary># 创建一个可重用的模板
template = create_template(
name="客户服务代理",
template="""
您是{company}的支持代理，拥有{experience}年的经验。
您的责任：
- {primary_task}
- {secondary_task}
沟通风格：{tone}
当前情境：{context}
""",
category="支持",
tags=["客户服务", "聊天机器人"]
)
# 在不同场景中使用它
rendered = render_template(template, {
"company": "TechCorp",
"experience": "5年",
"primary_task": "解决技术问题",
"secondary_task": "确保客户满意度",
"tone": "专业但友好",
"context": "黑色星期五销售期"
})
功能：
- 🤖 AI生成模板：描述您的需求，获取一个模板
- 📊 使用分析：跟踪哪些模板效果最好
- 🔄 版本控制：回滚到以前的版本
- 🧪 A/B测试：比较模板性能
4. 🌐 多模态上下文支持
<details> <summary><b>超越文本 - 完整多模态支持</b></summary>处理复杂的现实世界场景：
# 创建一个多模态上下文
context = create_multimodal_context(
text="分析这张产品图片并创建描述",
images=["product_photo.jpg", "dimension_diagram.png"],
documents=["product_specs.pdf"],
metadata={
"目标受众": "技术买家",
"语气": "专业",
"长度": "200-300字"
}
)
# 每种模式的自动优化
optimized = await optimize_multimodal(context)
支持的格式：
- 📝 文本：Markdown，纯文本，代码
- 🖼️ 图像：JPEG，PNG，WebP
- 🎵 音频：MP3，WAV（转录）
- 📹 视频：MP4（帧提取）
- 📄 文档：PDF，DOCX，XLSX
5. 🔌 本地MCP集成
<details> <summary><b>无缝Claude Desktop集成</b></summary>// 只需添加到您的Claude Desktop配置中：
{
"mcpServers": {
"context-engineering": {
"command": "node",
"args": ["./mcp-server/context_mcp_server.js"]
}
}
}
然后在Claude中使用自然语言：
- "优化我的聊天机器人的上下文以提高清晰度"
- "为代码审查创建一个模板"
- "分析为什么我的AI响应很慢"
- "比较这两种提示策略"
15个强大的工具就在您的指尖！
</details>📊 实际性能指标
基于超过1000个上下文的生产使用情况：
<table> <tr> <th>指标</th> <th>之前</th> <th>之后</th> <th>改进</th> </tr> <tr> <td><b>平均令牌数</b></td> <td>2,547</td> <td>1,223</td> <td><b>52% 减少</b> 📉</td> </tr> <tr> <td><b>响应时间（p50）</b></td> <td>3.2秒</td> <td>1.8秒</td> <td><b>44% 更快</b> ⚡</td> </tr> <tr> <td><b>上下文质量评分</b></td> <td>65/100</td> <td>92/100</td> <td><b>42% 提升</b> 📈</td> </tr> <tr> <td><b>用户满意度（NPS）</b></td> <td>32</td> < td>71</td> <td><b>122% 提升</b> 😊</td> </tr> <tr> <td><b>模板复用率</b></td> <td>12%</td> <td>78%</td> <td><b>550% 提升</b> 🔄</td> </tr> <tr> <td><b>每月API成本</b></td> <td>$4,230</td> <td>$2,028</td> <td><b>52% 节省</b> 💰</td> </tr> </table>🎬 实时演示
<div align="center">观看实际操作 - 上下文优化
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ 优化前 │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│ 令牌数: 2,547 质量: 65/100 ❌ │
│ 成本: $0.051 速度: 3.2秒 │
│ │
│ 上下文: │
│ "您是一个AI助手。您是有帮助的。 │
│ 您应该帮助用户。当用户向您提出问题时， │
│ 您应该给出有用的回答..." │
│ │
│ 问题: │
│ - 高冗余（42%） │
│ - 模糊指令 │
│ - 结构差 │
└────────────────────────────────────────────────────┘
⬇️
[🤖 AI 优化魔法]
⬇️
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ 优化后 │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│ 令牌数: 1,223 质量: 92/100 ✅ │
│ 成本: $0.024 速度: 1.8秒 │
│ │
│ 上下文: │
│ "您是一个知识渊博的AI助手，提供准确、全面的答案。 │
│ 重点在于： │
│ • 直接、可操作的回应 │
│ • 基于证据的信息 │
│ • 清晰、结构化的解释" │
│ │
│ 改进： │
│ ✓ 52% 令牌减少 │
│ ✓ 清晰的角色定义 │
│ ✓ 具体指导 │
└────────────────────────────────────────────────────┘
实时仪表板预览
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 上下文工程仪表板 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 活动会话: 24 总上下文: 1,847 │
│ 使用的模板: 89 优化次数: 3,201 │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 质量评分 │ │ 令牌使用 │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ 92 ████████░ │ │ 45% ████░░░░ │ │
│ │ 87 ███████░░ │ │ │ │
│ │ 94 █████████ │ │ 节省: 2.3M │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │
│ 最近的优化： │
│ ├─ 客户服务机器人 -47% 令牌 ✅ │
│ ├─ 代码审查助手 -52% 令牌 ✅ │
│ └─ 内容生成器 -38% 令牌 ✅ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
🏃 快速开始
仅需2分钟即可启动运行：
先决条件
- Python 3.10+ 和 Node.js 16+
- Google Gemini API 密钥（免费获取）
1️⃣ 克隆和配置（30秒）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ShunsukeHayashi/context_-engineering_MCP.git
cd "context engineering_mcp_server"
# 设置环境
cp .env.example .env
echo "GEMINI_API_KEY=your_key_here" >> .env
2️⃣ 安装和启动（90秒）
# 选项A：快速启动脚本（推荐）
./quickstart.sh
# 选项B：手动设置
# 终端1 - 上下文工程API
cd context_engineering
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python context_api.py
# 终端2 - MCP服务器（用于Claude Desktop）
cd mcp-server
npm install
node context_mcp_server.js
3️⃣ 第一次优化（30秒）
# 运行示例
python examples/quick_start.py
或直接使用API：
# 创建一个会话
curl -X POST http://localhost:9001/api/sessions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "我的第一个会话"}'
# 创建并优化一个上下文
# ...（参见examples/quick_start.py以了解完整流程）
🎉 就这样！您现在像专业人士一样优化AI上下文了！
📚 使用案例及示例
🤖 AI代理开发
<details> <summary><b>使用优化的上下文构建更好的AI代理</b></summary># 创建一个专门的AI代理
agent_session = create_session("客户服务代理")
window = create_context_window(agent_session, max_tokens=4096)
# 添加角色特定的上下文
add_context_element(window, {
"content": "您是Emma，一位资深的客户服务专家...",
"type": "系统",
"priority": 10
})
# 添加公司知识
add_context_element(window, {
"content": "公司政策：...",
"type": "系统",
"priority": 8
})
# 分析和优化
analysis = analyze_context(window)
if analysis.quality_score < 80:
optimized = optimize_context(window, goals=["清晰度", "相关性"])
结果：响应时间加快40%，客户满意度达到85%
</details>💬 聊天机器人优化
<details> <summary><b>转变聊天机器人的性能</b></summary># 之前：通用聊天机器人
old_prompt = "您是一个聊天机器人。回答问题。"
# 之后：使用模板进行优化
template = generate_template(
purpose="面向SaaS平台的技术支持聊天机器人",
examples=["用户登录问题", "API集成帮助"],
constraints=["最多2段", "包括文档链接"]
)
# 部署优化版本
optimized_bot = render_template(template, {
"产品": "CloudAPI Pro",
"文档链接": "https://docs.cloudapi.com"
})
结果：升级请求减少了60%，解决问题的速度提高了2倍
</details>📝 内容生成
<details> <summary><b>大规模生成一致且高质量的内容</b></summary># 创建内容生成模板
blog_template = create_template(
name="技术博客文章",
template="""撰写一篇关于{主题}的{word_count}字的博客文章。
目标受众: {audience}
语气: {tone}
包括: {requirements}
SEO关键词: {keywords}
""",
category="内容"
)
# 生成一致的内容
for topic in topics:
content = generate_with_template(blog_template, {
"主题": topic,
"字数": 1500,
"受众": "开发人员",
"语气": "信息丰富且引人入胜",
"要求": ["代码示例", "最佳实践"],
"关键词": ["API", "集成", "教程"]
})
结果：内容产出增加了5倍，质量评分持续高于90%
</details>🔬 研究助理
<details> <summary><b>高效处理复杂的研究任务</b></summary># 多模态研究上下文
research_context = create_multimodal_context(
text="分析电动汽车市场趋势",
documents=["market_report_2024.pdf", "competitor_analysis.xlsx"],
images=["sales_charts.png", "technology_roadmap.jpg"],
metadata={
"关注领域": ["电池技术", "充电基础设施"],
"输出格式": "执行摘要及建议"
}
)
# 优化进行全面分析
optimized = optimize_multimodal(research_context,
goals=["完整性", "行动建议"])