Memory MCP是一个基于SQLite的持久化记忆存储服务,提供全文检索、关系图遍历和基于令牌预算的上下文检索功能,适用于MCP启用的助手。
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docker run --rm -i ghcr.io/j0hanz/memory-mcp:latest
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用于AI编码助手的本地内存管理MCP服务器,支持混合搜索(BM25全文搜索+向量语义搜索)并将内存文件索引到SQLite数据库中。
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npx --no node-llama-cpp source download
一个为Claude Code提供跨对话持久记忆的Python MCP服务器,通过提取、嵌入和检索对话中的偏好、代码模式和决策来实现个性化交互。
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pip install -e ".[dev]"
Memory MCP是一个用于存储和检索记忆的模型上下文协议服务器,采用低级别服务器实现和SQLite存储。
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python -m pytest

ts-node
Memory MCP Worker 是一个基于 Cloudflare Worker 的服务,实现了 MCP 协议,用于跨设备访问和管理知识图谱数据,支持 REST API 和 MCP 协议。
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npx ts-node scripts/migrate-local-memory.ts

@smithery/cli
MemoryMesh是一个为AI模型设计的知识图谱服务器,专注于文本RPG和交互式叙事,帮助AI在对话中保持结构化的记忆,实现更丰富和动态的交互。
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npx -y @smithery/cli install memorymesh --client claude

mempro-client
MEMPRO Client是一个连接Claude Desktop与中央内存后端的工具,支持多平台安装和配置,提供内存存储、查询和搜索功能。
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npx -y mempro-client
一个基于SQLite的记忆管理工具,支持全文检索、向量语义搜索和混合搜索,适用于AI Agent的记忆管理。
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pip install -e .
MerchantIQ是一个实时商户智能平台,通过机器学习和大数据分析提供实时交易监控、风险评估和欺诈检测,适用于金融数据分析和高价值商户识别。
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python3 -m venv venv
MeshMind是一个企业级检索增强生成(RAG)系统,集成了知识图谱和多阶段架构,适用于文档分析、知识管理和企业集成场景。
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pip install -r simple_requirements.txt
一个与Metabase API集成的Python实现的模型上下文协议(MCP)服务器,允许大型语言模型(LLMs)与Metabase数据和功能进行交互。
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pip install "mcp[cli]"

meta-ads-mcp
一个全面的Model Context Protocol (MCP)服务器,使AI助手能够通过Meta Marketing API与Facebook/Instagram广告数据进行交互,提供完整的广告活动生命周期管理、分析、受众定位和创意优化功能。
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npx meta-ads-mcp --health-check
Meta Threads API的非官方MCP服务器,支持大语言模型发布帖子、管理回复和跟踪洞察。
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pip install meta-threads-mcp
Meteostat MCP Server 是一个提供历史气象数据的服务,支持通过地理位置或气象站获取月、日、小时级别的气象统计数据。
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pip install bach-meteostat
Milvus MCP Server是一个连接器,通过Anthropic的模型上下文协议(MCP)使大型语言模型能够与Milvus向量数据库交互,提供向量搜索、文本搜索和集合管理等功能。
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pip install -r requirements.txt
一个为AI公民提供共享知识图谱访问的MCP服务器,支持思维、情感、记忆和协作功能。
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pip install mind-mcp
一个基于FastMCP构建的Microsoft SQL Server MCP服务器,提供通过Claude Desktop和其他MCP客户端查询和探索SQL Server数据库的工具。
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python main.py
一款AI驱动的混合研究方法分析工具,支持定量统计与定性主题分析的无缝整合,适用于学术研究人员从数据收集到发表的全流程。
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python3 -m venv .venv
一个通过MLB Stats API提供全面MLB统计数据和数据的模型上下文协议(MCP)服务器,支持命令行和基于Web的Streamlit聊天界面。
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uv run mcp run mlb_mcp_server.py
MMDev是一个用于制造云开发的开发者平台,提供元数据服务和工具集成,帮助开发者快速获取代码元数据和异常编码。
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pip install uv