MCP Context Forge permite a los desarrolladores definir múltiples canales como texto, código, embeddings y metadatos personalizados, y orquestarlos en ventanas de contexto cohesivas para los agentes de IA. Gracias a su arquitectura de canalización, automatiza la segmentación de datos de origen, los enriquece con anotaciones y fusiona canales según estrategias configurables como ponderación de prioridad o poda dinámica. El marco admite gestión adaptativa de la longitud del contexto, generación aumentada por recuperación y una integración perfecta con IBM Watson y LLM de terceros, asegurando que los agentes de IA accedan a un contexto relevante, conciso y actualizado. Esto mejora el rendimiento en tareas como IA conversacional, preguntas y respuestas en documentos y resumen automatizado.

Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.