- Schritt 1: Installieren Sie die MCP Context Forge-Bibliothek über npm oder pip.
- Schritt 2: Definieren Sie Kontextkanäle und Pipeline-Konfigurationen in einer JSON- oder Code-Datei.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Segmentierungs- und Anreicherungsmodule entsprechend Ihren Datenquellen.
- Schritt 4: Integrieren Sie die Pipeline mit Ihrem LLM-API-Endpunkt.
- Schritt 5: Führen Sie die Pipeline aus, um Kontext-Payloads für KI-Agenten zu generieren.
- Schritt 6: Anhängen Sie den generierten Kontext an Agenten-Anfragen und führen Sie die Inferenz durch.