
Aito
io.github.AitoDotAIv1.2.0更新於 Oct 10, 2026
Predictions over your own data with $p and $why, no model training; says when Aito does not fit.
概覽
讓助理在自己的 Aito 預測資料庫上執行預測、推薦、比對與搜尋,並回傳機率與依據。
- 功能
- 這是針對 Aito 預測資料庫的 MCP 伺服器,透過 Aito v2 API 提供 predict、recommend、relate、match、search、query、evaluate、get_schema、put_schema 與 upload_rows 等工具。結果包含 $p(可設定門檻的機率)與 $why(佐證依據)。各工具說明會指出何時適合用 Aito,何時改用語言模型、已訓練模型或搜尋引擎更合適。除非明確開啟寫入,否則為唯讀。
- 適用情境
- 當助理需要直接根據已存放在 Aito 執行個體中的資料回答問題或提出推薦,且不想訓練模型時適用。適合已在運作 Aito、希望在編碼代理或對話助理中使用預測查詢、比對或檢視結構的團隊。
- 執行需求
- 以 stdio 在本機執行,通常透過 uvx aito-mcp 啟動,因此需要 Python 執行環境與 uv。需要一個 Aito 執行個體,可透過 AITO_URL 與 AITO_API_KEY 環境變數定位,或使用 aito start 指令寫入的設定設定檔。除非開啟寫入,唯讀 API 金鑰即可。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Aito,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
README
aito-mcp
An MCP server for Aito, the predictive database, for AI assistants and
coding agents: uvx aito-mcp.
Its tools are predict, recommend, relate, match, search, query, evaluate, get_schema,
put_schema and upload_rows over the Aito v2 API. Each tool's description says when Aito
fits and when another tool (a language model, a trained model, a search engine) is the
better choice. Results carry $p (a probability you can set a threshold on) and $why
(the evidence). It is read-only unless started with AITO_MCP_ALLOW_WRITES=1.
The server finds the instance like the Aito Python SDK: AITO_URL and AITO_API_KEY, or
the profile aito start writes for a local Aito (pip install aitoai, then aito start).
Setup for Claude Code and other assistants: https://aito.ai/docs/articles/use-aito-from-claude-code-and-other-ai-assistants/
When Aito fits, and when another tool is the better choice: https://aito.ai/docs/articles/when-to-use-aito-and-when-not/
The code lives in aitoai (aito.mcp); this package
only installs it with the mcp extra. Source: https://github.com/AitoDotAI/aito-python-tools
來源:packaging/aito-mcp/README.md,提交 f5414e9
工具
0版本歷史
1- v1.2.0最新Oct 10, 2026


