Redis Context Retriever
Transformez les données métier en direct en outils prêts pour les agents, afin que les applis d’IA récupèrent rapidement les bonnes informations.
Prise en charge native des agents MCP et CLI
Context Retriever est conçu pour permettre aux agents IA d’opérer directement, en utilisant MCP pour se connecter aux outils et une CLI pour l’exécution et l’automatisation.
Définitions sémantiques enrichies
Obtenez une compréhension plus fine grâce à un contexte structuré qui capture le sens, les relations et l’intention, au-delà des simples données brutes.
Conçu pour la sécurité des données
Gérez les accès avec des outils générés et MCP, plutôt qu’avec un accès large aux données brutes de la base. Créez des agents capables de récupérer un contexte gouverné sans exposer les systèmes de production à des requêtes ouvertes.
Pourquoi Context Retriever
Couche sémantique schema-first
Modélisez les entités, les champs et les relations afin que les agents comprennent comment les données métier sont connectées.
Outils MCP générés
Transformez les schémas de données en outils gouvernés que les agents peuvent appeler à l’exécution.
Navigation entre entité
Aidez les agents à naviguer entre clients, commandes, tickets, réclamations et transactions, sans approximation entre endpoints déconnectés.
Accès contrôlé aux données
Exposez des chemins de contexte approuvés via des outils, plutôt qu’un accès large aux données brutes de la base.
Récupération à l’éxecution
Récupérez le contexte opérationnel en direct à chaque étape de l’agent, afin que les réponses reflètent l’état actuel de l’activité.
Compatible avec Redis Iris
Associez-le à Redis Data Integration, Redis Search, LangCache et Redis Agent Memory pour un contexte frais, rapide et cumulatif.