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开发工具

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n2-QLN：MCP智能工具路由器与语义搜索层。通过1个接口连接1000+工具。防止AI模型混淆，最大化上下文窗口效率

概览

= **uery **ayer **etwork —— 一个位于 AI 和你的工具之间的语义工具路由器。 AI只看到路由器——而不是所有1000个工具。每个MCP工具都会消耗上下文代币。10个工具？好吧。100?慢。——在对话开始前，背景已经足够。 1. 所有工具都被索引在QLN的SQLite引擎中 2.AI看到：n2_qln_call（~200个令牌） 3.AI搜索→找到最佳匹配→自动备份执行扫描连接的MCP服务器并自动索引其工具——QLN变成了。连续失败3次的工具会自动被禁用。60秒后，QLN尝试恢复。没有连锁失败，没有浪费请求。自动模式现在最多尝试3名排名候选人。如果顶级对手失败，QLN会自动切换到下一个最佳工具。通过boostKeywords为工具添加精选搜索词。这些词在BM25排名中获得2×的权重，提升了可发现性，同时不增加上下文负担。

概述（AI 翻译）

🇰🇷 한국어

N2-qln

QLN = Query Layer Network —— 一个位于 AI 和你的工具之间的语义工具路由器。

将1,000+工具路由到一个MCP工具。 AI只看到路由器——而不是全部1,000个工具。

为什么是昆士兰

每个MCP工具都会消耗上下文代币。10个工具？好吧。100?慢。1,000?不可能——在对话开始前，背景已经足够充分。

QLN解决了这个问题：

所有工具都被索引在 QLN 的 SQLite 引擎中
AI只看到一个工具：n2_qln_call（~200个令牌）
AI搜索→找到最佳匹配→自动回退执行

结果：~200个代币，而非~50,000。99.6%的减少。

特色

特色	描述
1个工具 = 1,000个工具	AI识别`n2_qln_call`（~200个令牌），QLN会路由到正确的工具
Sub-5ms 搜索三级引擎：触发匹配→ BM25 关键词 →语义向量
自动模式	一次性搜索+自信执行门槛和备份链条

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

🇰🇷 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: [

在 GitHub 查看完整 README

安装

npx -y n2-qln

新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

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