Skip to main content
Conare надає вашому застосунку власний стек пошуку: AI-памʼять для кожного кінцевого користувача, векторну та повнотекстову базу даних і ембединги, що обслуговуються тією самою моделлю, яка індексує ваші дані, — плюс конектори, які переливають інструменти ваших користувачів у їхню памʼять.

​
Продукти

AI Memory

Персистентна памʼять для кожного кінцевого користувача: збереження, гібридний пошук, глибокий recall із LLM-синтезом і проактивні підказки.

ConareDB

Векторний та повнотекстовий пошуковий рушій з ізольованими просторами імен. Основа під AI Memory, доступна також окремо.

Embeddings

Вектори документного простору від тієї ж моделі, якою Conare здійснює пошук. Без стану, унормовані, з можливістю фіксації.

Integrations

Шість першокласних конекторів плюс каталог із ~200 джерел даних, які ваші користувачі можуть підключити в один клік.

​
Режими споживання

  • HTTP API — ваш застосунок вбудовує памʼять для своїх кінцевих користувачів. Автентифікуйтесь ключем інтеграції, що належить організації (cint_...); кожен запит містить endUserId. Почніть із Quickstart або TypeScript SDK.
  • MCP — кодинг-агенти (Claude Code, Codex, Cursor) використовують Conare напряму як MCP-сервер за адресою https://api.conare.ai/mcp. Див. MCP tools.

​
Кастомні моделі

Для команд, яким потрібен пошук, доведено налаштований під їхні дані, Conare тренує та підтримує кастомні моделі ембедингів і реренкінгу з приймальним контролем на вашому золотому наборі запитів. Див. як влаштовано співпрацю або забронюйте дзвінок.

API Reference

Кожен ендпоінт, згенерований з тієї самої специфікації OpenAPI 3.1, яку перевіряють продакшн-смоуктести.