choihyunsus/n2-qln

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

47 stars 9 forks Качество 73 Тренд 21NOASSERTION

n2-QLN: интеллектуальный инструментальный маршрутизатор и семантический поисковый уровень для MCP. Подключите 1000+ инструментов через 1 интерфейс. Предотвращение путаницы в модели ИИ и максимизация эффективности окна контекста

Обзор

**uery **ayer **etwork — семантический инструментальный маршрутизатор, который находится между ИИ и вашими инструментами. ИИ видит только маршрутизатор — не все 1000 инструментов. Каждый инструмент MCP использует контекстные токены. 10 инструментов? Хорошо. 100? - Медленно. - Контекст заполнен до начала разговора. 1.Все инструменты индексируются в движке SQLite 2 QLN. ИИ видит: n2 qln call (~200 токенов) 3. ИИ ищет → находит лучший матч → выполняет с автоматическим резервным копированием Сканирование подключенных MCP-серверов и автоиндексирование их инструментов — QLN становится . Инструменты, которые выходят из строя 3 раза подряд, автоматически отключаются. Через 60 секунд QLN пытается восстановиться. Никаких каскадных сбоев, никаких пустых запросов. Сейчас авторежим пробует до 3 ранжированных кандидатов. Если топ-матч провалится, QLN автоматически попадет в следующий лучший инструмент. Добавьте кураторские поисковые термины в инструменты через boostKeywords. Они получают вес 2× в рейтинге BM25, улучшая обнаруживаемость без добавления накладных расходов на контекст.

Обзор (машинный перевод)

#n2-qln

QLN =Query Layer Network — семантический инструментальный маршрутизатор, который находится между ИИ и вашими инструментами.

**Пройти 1000+ инструментов через 1 MCP инструмент. ИИ видит только маршрутизатор — не все 1000 инструментов.

Таблица содержимого

Почему QLN Что нового в v4.1 Быстрый старт

Как это работает
Ссылка API MCP Auto-Discovery Манифест провайдера
Конфигурация Структура проекта
FAQ
Вклад

################################

Каждый инструмент MCP использует контекстные токены. 10 инструментов? Хорошо. 100? Медленно. ** 1000? Невозможно — контекст полон до начала разговора.

QLN решает эту проблему:

1.Все инструменты индексируются в SQLite-движке QLN 2. ИИ видит ** один инструмент **: n2_qln_call (~200 токенов) 3. Искусственный интеллект ищет → находит лучший матч → выполняет с автоматическим резервным копированием

**Результат: ~200 токенов вместо ~50 000, снижение на 99,6%.

Особенности

Описание / Description [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] | **1 инструмент = 1000 инструментов ** | ИИ видит n2_qln_call (~200 токенов), QLN маршруты в правую сторону | | Sub-5ms search | 3-ступенчатый движок: триггерный матч → ключевое слово BM25 → семантический вектор | | Auto mode | Однократный поиск + выполнение с уверенностью и цепочкой резервного копирования |

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

🇰🇷 한국어

n2-qln

QLN = Query Layer Network — a semantic tool router that sits between the AI and your tools.

Route 1,000+ tools through 1 MCP tool. The AI sees only the router — not all 1,000 tools.

Why QLN
What’s New in v4.1
Quick Start
How It Works
API Reference
MCP Auto-Discovery
Provider Manifests
Configuration
Project Structure
FAQ
Contributing

Why QLN

Every MCP tool eats context tokens. 10 tools? Fine. 100? Slow. 1,000? Impossible — context is full before the conversation starts.

QLN solves this:

All tools are indexed in QLN’s SQLite engine
The AI sees one tool: n2_qln_call (~200 tokens)
AI searches → finds the best match → executes with automatic fallback

Result: ~200 tokens instead of ~50,000. 99.6% reduction.

Features

Feature	Description
1 tool = 1,000 tools	AI sees `n2_qln_call` (~200 tokens), QLN routes to the right one
Sub-5ms search	3-stage engine: trigger match → BM25 keyword → semantic vector
Auto mode	One-shot search + execute with confidence gating and fallback chain
Circuit Breaker	Auto-disable failing tools, self-recover after timeout
MCP Auto-Discovery	Scan external MCP servers and index their tools automatically
Boost Keywords	Curated terms with 2× BM25 weight for precision search
Self-learning ranking	Usage count + success rate feed back into scores
Source weighting	Prioritize tools by origin (mcp > plugin > local)
Hot reload	Edit `providers/` manifests at runtime — auto re-indexed
Bulk inject	Register hundreds of tools in one call
Enforced validation	`verb_target` naming, min description length, category constraints
Semantic search	Optional Ollama embeddings for natural language matching
Zero native deps	SQLite via sql.js WASM — `npm install` and done
Dual execution	Local function handlers or HTTP proxy — mix and match
TypeScript strict	Full strict-mode codebase since v4.0

What’s New in v4.1

🔍 MCP Auto-Discovery

Scan connected MCP servers and auto-index their tools — QLN becomes a universal MCP hub.

n2_qln_call({
  action: "discover",
  servers: [

Открыть полный README на GitHub

Установка

npx -y n2-qln

Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

{
  "mcpServers": {
    "n2-qln": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "n2-qln"]
    }
  }
}