Redis Context Retriever
Mach aus Live-Geschäftsdaten Tools, die Agents direkt nutzen können, damit KI-Apps die richtigen Fakten schnell finden.
Nativer Agent-Support für MCP und CLI
Context Retriever ist so ausgelegt, dass KI-Agents direkt damit arbeiten können. Sie verbinden sich per MCP mit ihren Tools und nutzen die CLI, um Aufgaben auszuführen und zu automatisieren.
Umfassende semantische Definitionen
Mit strukturiertem Kontext entsteht echtes Verständnis. Er erfasst Bedeutung, Beziehungen und Absicht statt nur reine Rohdaten.
Auf Datensicherheit ausgelegt
Steuere Zugriffe über automatisch erstellte Tools und MCP statt über uneingeschränkten Direktzugriff auf die Datenbank. Deine Agents rufen kontrollierten Kontext ab, ohne dass Produktivsysteme beliebigen Abfragen ausgesetzt sind.
Das kann Context Retriever
Schema-first semantische Schicht
Definiere Datenobjekte, Felder und Beziehungen, sodass Agents nachvollziehen, wie Geschäftsdaten miteinander verbunden sind.
Automatisch erstellte MCP-Tools
Mach aus Datenschemata kontrollierte Tools, die Agents zur Laufzeit nutzen können.
Navigation durch Datenobjekte
Lass Agents zwischen Kunden, Bestellungen, Tickets, Forderungen und Transaktionen wechseln, ohne sich Informationen aus getrennten Endpoints zusammensuchen zu müssen.
Kontrollierter Datenzugriff
Mach freigegebene Kontextpfade über Tools zugänglich, nicht über breiten Direktzugriff auf die Datenbank.
Laufzeit-Abruf
Ruft bei jedem Agent-Schritt operativen Live-Kontext ab, damit die Antworten den aktuellen Geschäftszustand widerspiegeln.
Bereit für Redis Iris
Im Zusammenspiel mit Redis Data Integration, Redis Search, LangCache und Redis Agent Memory entsteht aktueller, schneller Kontext, der immer weiter wächst.