一个基于Go实现的知识图谱存储服务器,支持标准输入输出和HTTP传输,提供实体、关系和观察数据的管理与快速搜索功能。
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一个基于Go实现的知识图谱存储服务器,支持标准输入输出和HTTP传输,提供实体、关系和观察数据的管理与快速搜索功能。
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mcp-memory-server
一个基于本地知识图谱的持久性记忆实现,用于跨聊天会话存储用户相关信息。
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npx mcp-memory-server

@kaspnilsson/mcp-memory-supabase
一个基于Supabase和pgvector的知识图谱存储服务,用于Model Context Protocol(MCP),支持语义搜索和知识图谱管理。
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npx @kaspnilsson/mcp-memory-supabase
MCP Memory Graph Server 是一个基于MongoDB的知识图谱持久化存储服务,支持实体管理、关系处理和实时查询。
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一个用于构建和管理本体的工具,适用于知识图谱和数据建模场景。
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一个基于Kotlin实现的MCP全栈服务器,使AI代理能够自主构建和管理应用程序。
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docker run -p 3000:3000 mcp-fullstack-server
一个基于知识图谱的MCP服务器,为AI模型提供跨交互的持久化记忆功能,支持实体管理、关系定义和信息检索。
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一个允许AI助手使用自然语言查询PostgreSQL数据库的服务,支持查询日志和知识图谱学习。
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python3 -m venv venv
Memora MCP Server是一个基于FastAPI和Neo4j的轻量级后端服务,用于存储个人兴趣、技能和经验的实体和关系,构建知识图谱,为LLM提供持久化记忆和结构化上下文推理能力。
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python -m venv mcp
一个提供知识图谱存储和检索功能的Python实现服务器,兼容Model Context Protocol (MCP),支持实体、关系和观察的完整管理。
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python3 -m venv .venv

@knowall-ai/mcp-neo4j-agent-memory
连接Neo4j图数据库与AI代理的专用MCP服务器,提供基于知识图谱的记忆存储、检索和关联功能。
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npx @knowall-ai/mcp-neo4j-agent-memory
obsidian-mcp-ultra 是一个高性能的 MCP 服务器,将 Obsidian 库暴露为可查询的知识图谱,适用于 AI 代理工作流。
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Ontolocy MCP Server 是一个概念验证服务器,通过图数据库(Neo4j)增强大型语言模型(LLM)的能力,主要用于网络安全知识图谱的构建和查询。
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一个AI驱动的学术研究平台,提供MCP(模型上下文协议)服务器功能,用于将学术论文结构化为知识图谱,并支持自动化论文评审和生成。
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pip install -r requirements.txt

@sfdxy/sf-documentation-knowledge
一个程序化收集、处理并结构化Salesforce技术文档(129个领域,35,000+页面)的知识服务系统,通过Context Engineering和MCP协议为LLM代理提供精准文档查询服务。
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npx -y -p @sfdxy/sf-documentation-knowledge sf-docs-mcp

@modelcontextprotocol/inspector
一个轻量级的模型上下文协议(MCP)服务器,为AI助手提供持久化的知识图谱存储,支持实体关系管理和跨会话记忆保持。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
基于知识图谱的模型上下文协议(MCP)服务编排器,具备工具发现和符号推理能力,适用于自动化工作流和AI代理集成。
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docker run --rm \
使用模型上下文协议(MCP)和GraphRAG技术实现Salesforce与Neo4j的智能集成,提供丰富的上下文检索和知识图谱应用支持。
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Graphiti 是一个为动态环境中的AI代理构建和查询时态知识图谱的框架,支持实时增量更新、混合检索和自定义实体定义。
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docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm falkordb/falkordb:latest
APEX 是一个自我进化的多智能体AI研究科学家,能够发现假设、进行对抗性辩论并起草专利权利要求,由4个自定义MCP服务器在Neo4j知识图谱上协调运行。
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python orchestrator.py "graph neural networks"