### 在激活工具功能之前，请确保已安装以下组件： - Python - Node.js - uv (Python 包管理器) 这些组件是必需的，因为它们构成了 MCP Server 的运行环境。如果您暂时不打算使用工具功能，可以选择跳过此安装步骤，待将来有需要时再完成安装。 有关详细的安装说明，请参阅我们的 [安装指南](INSTALLATION.md)。
### 💪 参与贡献 如果您想为 5ire 贡献代码或基于 5ire 开发您自己的应用程序，请从 [开发设置指南](DEVELOPMENT.md) 开始。 访问 [Wiki](https://deepwiki.com/nanbingxyz/5ire) 了解更多详情。 **🚀 如需将 5ire 的一键服务器安装集成到您的网站，请参阅** [一键服务器安装集成指南](https://github.com/nanbingxyz/5ire/wiki/One%E2%80%90Click-Server-Installation-Integration-Guide)。
# 功能特性 ## ⚒️ 通过 MCP Server 支持工具 MCP 是一种开放协议，用于标准化应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种标准化的方式将您的设备连接到各种外设和配件一样，MCP 提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。 通过工具，您可以访问文件系统、获取系统信息、与数据库交互、访问远程数据等，而不仅仅是进行简单的对话。 https://github.com/user-attachments/assets/5aa98f2b-c26d-435e-8196-73fa414066eb 我们创建了一个开放的 [MCP Server 市场](https://github.com/nanbingxyz/mcpsvr)。它让用户能够发现优秀的工具，同时也为分享自己创建的 MCP Server 提供了简化的流程。 https://github.com/user-attachments/assets/be66c30e-bb29-4dfe-9f25-8d396470ed60 ## 💡 本地知识库 我们集成了 bge-m3 作为我们的本地嵌入模型，该模型在多语言向量化方面表现出色。5ire 现在支持对 docx、xlsx、pptx、pdf、txt 和 csv 文档进行解析和向量化，从而能够存储这些向量以在本地实现强大的检索增强生成 (RAG) 功能。  ## 📈 使用分析 通过跟踪您的 API 使用情况和支出，您可以更好地了解在 API 上的花费，并做出明智的决策以优化您对服务的使用。  ## ✨ 提示词库 提示词库提供了一种有效的方式来创建和组织您自己的提示词。由于支持变量，这些提示词具有高度的通用性。  ## 🔖 书签 您可以为每个对话添加书签，即使原始消息被删除，保存的书签内容也不会受到影响。  ## 🔍 快速搜索 您可以在所有对话中进行关键字搜索，快速定位所需信息。 

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## 发现优秀的 MCP Server [MCPSvr](https://github.com/nanbingxyz/mcpsvr) 是一个社区驱动的 MCP Server 目录，它让开发者能够发现优秀的工具，同时也为分享自己创建的 MCP Server 提供了简化的流程。

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