Перед активацией функции инструментов убедитесь, что установлены следующие компоненты:

• Python
• Node.js
• uv (менеджер пакетов Python)

Эти компоненты обязательны, так как составляют среду выполнения для MCP-сервера. Если вы не планируете использовать функцию инструментов прямо сейчас, можно пропустить этот шаг и вернуться к нему позже.

Подробные инструкции по установке см. в Руководстве по установке.

💪 Участие в разработке

Если вы хотите внести вклад в код 5ire или разработать собственные приложения на его основе, начните с Руководства по настройке среды разработки.

Дополнительные сведения см. в Wiki.

🚀 Чтобы интегрировать установку сервера одним кликом на своём сайте, см. Руководство по интеграции установки сервера одним кликом.

💬 Сообщество

Присоединяйтесь к Discord — участники получают:

• Быстрые ответы на вопросы и по проблемам
• Прямое влияние на новые функции и улучшения
• Площадку для обмена идеями, советами и отзывами с другими пользователями 5ire
• Возможность совместно формировать будущее 5ire

Возможности

⚒️ Поддержка инструментов через MCP-серверы

MCP — открытый протокол, стандартизирующий способ передачи контекста приложениями в LLMs. MCP можно сравнить с портом USB-C для AI-приложений: как USB-C обеспечивает стандартизированное подключение устройств к различной периферии, MCP обеспечивает стандартизированное подключение AI-моделей к различным источникам данных и инструментам.

С помощью инструментов можно получать доступ к файловой системе, системной информации, базам данных, удалённым данным и многому другому — вместо простого диалога.

https://github.com/user-attachments/assets/5aa98f2b-c26d-435e-8196-73fa414066eb

Мы создали открытый маркетплейс MCP-серверов, который позволяет пользователям находить полезные инструменты и делиться собственными MCP-серверами.

https://github.com/user-attachments/assets/be66c30e-bb29-4dfe-9f25-8d396470ed60

💡 Локальная база знаний

В качестве локальной модели эмбеддингов интегрирована bge-m3, отличающаяся высоким качеством многоязычной векторизации. 5ire поддерживает парсинг и векторизацию документов форматов docx, xlsx, pptx, pdf, txt и csv с локальным хранением векторов для реализации полноценного Retrieval-Augmented Generation (RAG).

📈 Аналитика использования

Отслеживание использования API и расходов позволяет лучше понимать затраты и принимать обоснованные решения по оптимизации работы с сервисом.

✨ Библиотека промптов

Библиотека промптов предоставляет удобный способ создания и организации собственных промптов. Промпты поддерживают переменные, что делает их универсальным инструментом.