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要使用 Unabyss，首先连接你的数据源（如 Notion、Slack 或 Gmail）来提取并隔离你的上下文。接着，为 MCP 主机生成一个安全令牌。最后，通过运行提供的安装命令（例如 'claude mcp add --transport http unabyss https://mcp.unabyss.com/'）接入你的 AI 智能体或开发环境，即可保持上下文持续同步。
要使用 Unabyss，首先连接你的数据源（如 Notion、Slack 或 Gmail）来提取并隔离你的上下文。接着，为 MCP 主机生成一个安全令牌。最后，通过运行提供的安装命令（例如 'claude mcp add --transport http unabyss https://mcp.unabyss.com/'）接入你的 AI 智能体或开发环境，即可保持上下文持续同步。
Unabyss 是一个专为 AI 工具、大语言模型（LLM）和智能体（Agent）打造的通用上下文层及上下文管理中心。它能连接你日常使用的各类应用程序，自动提取、结构化并更新你的个人或公司上下文。通过模型上下文协议（MCP），它可作为单一事实来源，在不同的 AI 智能体和开发环境中安全地同步你的数据。它还具备细粒度的权限控制功能，允许用户对上下文进行隔离，并严格管理每个独立 AI 工具或智能体有权访问的数据。
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包含所有功能和所有集成。注册即送 5 美元免费额度，无需预先绑定信用卡。额度耗尽后按实际用量付费。
Unabyss 是一个通用的 AI 上下文层。它连接你日常使用的应用程序，自动提取并结构化你的数据，并通过模型上下文协议（MCP）无缝提供给任何 AI 智能体或大语言模型。
Unabyss 拥有四个可切换的范围：无限制、排除个人隐私信息、排除公司机密信息或排除整个源应用。过滤机制在检索时执行，这意味着被屏蔽的上下文绝不会流向 AI 模型，哪怕是片段也不会。
传统的 RAG 会将整个模糊匹配的文本块直接塞进提示词窗口。而 Unabyss 会进行打分，仅提取直接回答查询的具体行，从而实现更快的响应速度，并减少高达 10 倍的 Token 消耗。
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