始終最新的上下文同步
一次連接來源,匯入多個應用的資料,並在底層工具變動時自動讓該上下文保持最新。
Unabyss 是 AI 工具的通用上下文層,透過 MCP 讓已連接的應用資料保持最新並可隨時存取,協助跨多個 agent 與工作應用快速擷取範圍內上下文,免去手動拼湊片段。
Unabyss 是 AI 工具的通用上下文層。它連接你已經在用的應用與 agent,保持資料最新,並透過 MCP 提供,讓 LLM 能按需擷取相關上下文。
這個產品以分段與受控擷取為核心。Unabyss 不會把整段歷史送進模型,而是替傳入素材加上標記,依範圍過濾,並只呈現符合當前問題或工作流程的上下文。
一次連接來源,匯入多個應用的資料,並在底層工具變動時自動讓該上下文保持最新。
透過 MCP 傳遞上下文,讓支援的 agent 與 LLM 可按需讀取同一上下文層,而不是在每個工具中重新開始。
依主題、信心度、敏感性、來源應用,以及個人與專業等面向標記傳入的上下文,讓擷取能鎖定更窄的片段。
只擷取回答問題所需的行數,並呈現比標準基於 chunk 的 RAG 更少的提示素材;網站表示這可將 token 使用量最多降低 10 倍。
在擷取時套用私密、機密或整個應用排除等範圍,讓被封鎖的上下文永遠不會送入模型。
使用 Skills Library 在即時 Unabyss 上下文上執行 Claude skills,並以一鍵 MCP 設定取代逐一下載每個 skill。
讓 Claude、Cursor、Codex 或其他支援的 agent 使用同一個即時資料來源,而不是各自獨立、過時的片段。
在撰寫貼文、更新、提案或摘要時,從已連接的應用中提取相關筆記、訊息和檔案,而無需手動整理背景資料。
在擷取前排除私人項目、機密工作或整個來源應用,限制助理可見的內容。
使用 Skills Library 在最新的公司、個人或品牌上下文上執行 Claude skills,讓輸出反映最新狀態。
同步 GitHub、Linear、Gmail、Slack、Notion 和行事曆工具等來源,讓日常規劃與後續跟進都能在同一處完成。
Unabyss 先連接資料來源,接著透過 MCP 讓這些上下文可供支援的 agent 與 LLM 隨時讀取。網站將其描述為一次完成的 MCP 設定,並提供會隨你已連接的應用變化而保持最新的上下文層。
網站描述了四種擷取範圍:不限制、排除私人資訊、排除公司機密,或排除整個來源應用。網站也表示篩選會在擷取時套用,因此被封鎖的上下文不會送達模型。
整合頁面列出 MCP 用戶端,如 Claude、Cursor、Claude Code、OpenClaw、ChatGPT、Hermes、VS Code、OpenCode、Codex 與 Perplexity,也列出應用連接如 Notion、Slack、Gmail、Google Drive、Google Calendar、GitHub、GitLab、Linear、Jira、HubSpot、Pipedrive、Todoist、ClickUp、Monday.com 等。
定價頁面目前無法存取,但首頁表示註冊即可獲得 25 美元免費點數,開始使用不需要信用卡,點數用完後再依用量付費。
Unabyss 將自己定位為 AI 工具的通用上下文層,以及用於上下文管理的 MCP 連接工作流程。來源資料未完整說明團隊或企業部署指南,因此較穩妥的解讀是:它是為在多個應用與 agent 之間工作、並需要共享且即時上下文的人所設計。