始终最新的上下文同步
只需连接一次数据源,即可从多个应用导入数据,并在底层工具变化时自动保持该上下文最新。
Unabyss 是面向 AI 工具的通用上下文层,通过 MCP 保持已连接应用数据实时可用,帮助多代理和工作应用中按范围检索上下文,替代手动拼接碎片。
Unabyss 是面向 AI 工具的通用上下文层。它连接到你已在使用的应用和代理,保持这些数据最新,并通过 MCP 提供给模型,使 LLM 能按需检索相关上下文。
该产品围绕分段和受控检索构建。与其将完整历史发送进模型,Unabyss 不如对传入材料进行标记,按范围过滤,只展示与当前问题或工作流相匹配的上下文。
只需连接一次数据源,即可从多个应用导入数据,并在底层工具变化时自动保持该上下文最新。
通过 MCP 路由上下文,使受支持的代理和 LLM 可以按需读取同一上下文层,而不是在每个工具中从头开始。
按主题、置信度、敏感性、来源应用,以及个人与工作两个维度标记传入上下文,从而让检索能够定位到更小的片段。
只检索能够回答问题的行,并呈现比标准基于分块的 RAG 更少的提示材料,网站称这可将 token 用量最多降低 10 倍。
应用检索时范围,例如私人、机密或整个应用排除,以确保被阻止的上下文永远不会到达模型。
使用技能库在实时 Unabyss 上下文上运行 Claude skills,并通过一键 MCP 设置,而无需单独下载每个 skill。
让 Claude、Cursor、Codex 或其他受支持的代理基于同一个实时事实源工作,而不是各自使用分散且过时的片段。
在撰写帖子、更新、报价或摘要时,从已连接的应用中提取相关笔记、消息和文件,无需手动整理背景材料。
在检索发生前,通过排除私人项目、机密工作或整个来源应用,限制助手可见内容。
使用技能库在当前公司、个人或品牌上下文上运行 Claude skills,使输出反映最新状态。
同步 GitHub、Linear、Gmail、Slack、Notion 和日历工具等来源,让日常规划和跟进在一个地方完成。
Unabyss 先连接一次数据源,然后通过 MCP 将该上下文提供给受支持的代理和 LLM,供其按需读取。网站描述了面向 LLM 客户端的首次连接 MCP 设置,以及在你的已连接应用变化时仍保持最新的上下文层。
网站描述了四种检索范围:不作限制、排除私人信息、排除公司机密,或排除整个源应用。它还说明这些过滤会在检索时应用,因此被阻止的上下文不会到达模型。
集成页面列出了 Claude、Cursor、Claude Code、OpenClaw、ChatGPT、Hermes、VS Code、OpenCode、Codex 和 Perplexity 等 MCP 客户端,以及 Notion、Slack、Gmail、Google Drive、Google Calendar、GitHub、GitLab、Linear、Jira、HubSpot、Pipedrive、Todoist、ClickUp、Monday.com 等应用连接,还有更多。
定价页面目前不可用,但首页说明注册即可获得 25 美元免费额度,无需信用卡即可开始,额度用完后按量付费。
Unabyss 将自己定位为面向 AI 工具的通用上下文层,以及用于上下文管理的 MCP 连接工作流。源材料没有完整说明团队或企业部署指南,因此最稳妥的理解是,它面向那些在多个应用和代理之间工作的用户,需要共享且实时的上下文。