coral

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当智能体需要同时从多个系统获取答案时，常规做法往往是要串联几十次工具调用，再用脆弱的提示词把结果拼在一起。Coral 提供了一个本地运行的 SQL 引擎，可以直接跨 API、文件和其他数据源查询，模型只需一条查询就能拿到结果，不再依赖一堆工具调用。你也可以在命令行里做同样的事，检查 schema、表结构，甚至跑 join。这个运行时还通过 MCP 暴露出来，给智能体一个一致的接口，省去定制胶水代码。项目针对 Datadog、Sentry、Linear、Slack 和 GitHub 的直接 provider MCP 做了基准测试，结果是在多步编码代理任务上，Claude 的准确率提高 31%，成本效率提升 3.4 倍；全部 82 个任务中准确率提升 20%，延迟降低 42%。如果你的智能体经常需要跨系统追数据，那么在再堆一层逐工具连接器之前，Coral 值得一试。