MCP Context Forge允許開發者定義多個通道，如文本、代碼、嵌入和自定義元數據，並將它們組織成連貫的上下文窗口供AI代理使用。通過其管道架構，自動進行數據源的分段、加注釋豐富，並根據可配置策略（如優先級加權或動態修剪）合併通道。該框架支持自適應上下文長度管理、檢索增強生成，並與IBM Watson和第三方LLM進行無縫集成，確保AI代理獲取相關、簡潔且最新的上下文。此舉提升了會話AI、文件問答和自動摘要等任務的性能。

此存儲庫提供一個完整的星際爭霸II遊戲研究增強學習框架。核心代理使用PPO來學習策略網絡，詮釋來自PySC2環境的觀察數據，並輸出精確的遊戲內動作。開發者可以配置神經網絡層、獎勵塑造與訓練計劃，以優化性能。系統支持多處理技術以高效收集樣本，並包含監控訓練曲線的日誌工具與測試已訓練策略的評估腳本（對完成或內建的AI對手）。程式碼以Python撰寫，利用TensorFlow進行模型定義與優化。用戶可以擴展自定義獎勵函數、狀態前處理或網路架構，以符合特定研究需求。