有一个想法，可以叫它 “主控-工作AI” 架构，作为一个mcp服务或工程方案来实现。 
核心思路： 
不再用Embedding模型做“粗筛”，直接让一群小的“工作AI”去阅读全部资料，用它们的智能帮“主控AI”筛选出最精华、最关键的上下文。 
工作流程大概是这样： 

拆分任务： 比如要分析一个项目，就把整个代码库按文件或模块拆开。
分发给“AI小队”： 每个“工作AI”分到一部分代码，同时告诉它们最终的目标是什么（比如用户的提问：“分析支付模块的并发风险”）。
智能筛选： “工作AI”的任务不是回答问题，而是判断自己手头的代码和目标是否相关。如果相关，就提取出最核心的函数、逻辑和注释。
汇总精华： 把所有“工作AI”筛选出的“精华片段”整合到一起，形成一份高质量、高浓度的上下文。
“主控AI”出马： 最后，将整合好的上下文返回给能力最强的“主控AI”（服务调用方，如claude，gemi...