Singlebase：面向 AI Agent 与应用开发者的数据平台

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• 分类：AI 编程与 Agent
• 名称：Singlebase — Database for AI Agents & Builders
• 来源：singlebase.io

Singlebase 适合需要让 AI Agent 使用项目数据，同时又要搭建应用后端的场景。它把结构化记录、可检索内容、文档处理和用户访问控制放在同一数据基础上，便于围绕同一份数据组织 Agent 与应用功能。

公开功能与数据基础

平台提供 DocumentDB，用于保存产品、知识内容及应用记录，并支持创建、读取、更新和删除。VectorDB 可将内容转为向量，通过相似度搜索按语义寻找相关记录；全文搜索则适合匹配名称、短语和关键词。三种方式可以共同为 Agent 或应用提供检索上下文。

Singlebase 还包含身份管理、文件存储、模型接入、RAG 与 AI 服务等能力。生成的报告、图片和文件可以作为应用内容保存与提供，开发者也可以通过 JavaScript、Python、PHP 或 REST API 接入。

Agent 访问与 MCP 连接

AI Agent 可以获得独立的访问范围和权限。使用者能够指定 Agent 可使用的数据以及允许执行的操作，从而将数据访问限制在项目需要的范围内。

MCP 用于连接 Agent 运行环境与项目，使 Agent 能发现集合、搜索和更新文档，并获取带来源的信息。实际配置时，建议先按任务划定集合和操作权限，再决定需要开放哪些检索方式，以减少不必要的数据暴露。

文档 OCR 与知识处理

OCR 功能可处理 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、PNG、JPG、文本和 CSV，也覆盖收据、截图等内容。系统可结合 OCR 与大语言模型提取文档信息，并输出 Markdown 或结构化 JSON，还能下载提取出的图片。

如果 Agent 需要阅读格式复杂的资料，建议先将原始文件转换为适合处理的 Markdown 或 JSON，再把结果纳入文档库、知识库或后续检索流程。DocsIQ 可用于从文档建立知识库，Chat with Documents 则支持围绕文档提问，并基于已有知识组织回答。

适用任务与使用思路

Singlebase 可用于产品目录检索、知识库问答、文档内容抽取、带权限的数据查询，以及需要同时保存业务数据和 Agent 产物的应用。以购物 Agent 为例，可以先在 DocumentDB 中保存产品名称、属性和描述，再启用向量搜索帮助 Agent 理解“适合笔记本电脑和日常通勤”这类需求，同时用全文搜索处理明确的名称或关键词。

应用建设可以围绕“创建数据、授予 Agent 访问权限、按语义查询”展开。若还需要面向终端用户提供功能，可加入注册登录、文件上传或网站内的文档对话入口；这些功能是否适合，应取决于应用是否需要用户身份、外部文件和对话式检索。

开发与嵌入方式

平台提供 JavaScript SDK，可查询项目中的集合；也提供网站可嵌入的身份组件、文件上传组件和 Chat Box。身份组件适合把注册登录接入网站，文件上传组件适合让访客提交内容，Chat Box 适合把文档对话能力放到网站页面中。

使用时建议先明确数据由 Agent 创建、应用更新，还是由用户上传，再选择对应的访问控制和接口方式。对于需要更细粒度流程的项目，可直接使用 SDK 或 REST API，将数据查询、身份和文件处理组合进自己的后端。

Singlebase 的搜索方式有什么区别？

向量搜索按语义寻找相近内容，全文搜索匹配名称、短语和关键词，文档数据库则负责保存并管理记录。具体使用哪一种，应根据查询是偏意图理解还是偏精确匹配来决定。

OCR 可以输出哪些结果？

OCR 可将支持的文档和图片内容转换为 Markdown 或结构化 JSON，并支持下载提取出的图片。

MCP 能让 Agent 做什么？

MCP 可连接 Agent 运行环境与项目，使 Agent 能发现集合、搜索和更新文档，并获取带来源的信息。

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