Memex Twos MCP是一个将Twos应用导出的数据转换为可查询知识库的服务,支持通过自然语言查询个人任务历史,适用于个人知识管理和任务回顾。
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python scripts/setup_wizard.py
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一款将PDF幻灯片转换为PPT演示文稿的工具,支持矢量图形、多语言和并行处理,适用于需要高质量演示文稿的用户。
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docker run -d -p 8100:8100 neosun/notebooklm2ppt:1.2.0-amd64
NotebookLM MCP是一个允许本地代理(如Claude、Cursor、Codex等)直接与NotebookLM项目交互的工具,解决了传统RAG方法的令牌消耗高、基础设施开销大和幻觉问题。
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uv run playwright install chromium
一个用于与Nuxeo内容存储库服务器交互的模型上下文协议(MCP)服务器,提供工具、资源和提示模板,以便AI助手与Nuxeo内容存储库交互。
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docker run -p 8181:8181 --name nuxeo-mcp nuxeo-mcp-server

@tac0de/knowledge-to-action-mcp
一个将Obsidian笔记转换为可操作上下文、预览计划和安全仓库交接的MCP服务器。
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npx @tac0de/knowledge-to-action-mcp
Promptbook MCP 是一个基于RAG技术的提示词语义搜索服务,帮助开发者自动存储、组织和搜索AI会话中的提示词。
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python mcp_server.py

reflect-mcp
Reflect MCP Server是一个连接Reflect笔记和Claude桌面的服务,允许用户在Claude中读取和操作Reflect笔记。
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npx reflect-mcp install
一个Python MCP服务器,提供与Reflect Notes API的无缝集成,允许AI助手与您的Reflect笔记进行交互,包括创建笔记、保存链接、追加到每日笔记以及以编程方式管理知识图谱。
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pip install reflect-mcp

@smithery/cli
SourceSync.ai MCP Server是一个用于知识管理的模型上下文协议服务器,支持从多种来源获取内容、组织知识库、执行语义搜索等功能,适用于AI集成和知识管理场景。
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npx -y @smithery/cli install @pbteja1998/sourcesyncai-mcp --client claude
基于Zotero本地文献库的RAG问答系统,支持Claude Desktop集成,提供带引用来源的文献搜索和问答功能。
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pip install -r requirements.txt
为Gemini CLI代理提供持久知识库和3层记忆管理的本地化文档处理工具。
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pip install auralith-aura
一个用于存储和检索可执行知识的Markdown Playbook仓库服务器,支持快速关键字搜索和自然语言查询。
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pip install -e .

context-hub-mcp
一个本地优先的MCP服务器,将Markdown文件转换为可搜索的知识层,适用于AI编码代理。
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npx context-hub-mcp init
一款将PDF、DOCX和PPTX文件转换为Markdown格式的工具,适用于LLM工具链、RAG管道和MCP服务器。
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pip install doc2md

dscore-openapi-patient-mcp@latest
DS Core的MCP服务器集合,为AI大语言模型提供与医疗数据和服务的无缝交互能力。
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npx dscore-openapi-patient-mcp@latest
Hulunote MCP服务器是一个模型上下文协议服务器,实现Claude与Hulunote双向链接笔记应用的无缝集成,提供数据库浏览、笔记创建与管理、大纲节点操作等功能。
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pip install -r requirements.txt
Joplin Server MCP是一个为Joplin Server提供模型上下文协议服务的服务器,允许LLMs通过REST API完全访问用户的笔记、笔记本、标签和附件。
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docker run -d \
一个兼具CLI工具和MCP服务器功能的企业级知识库管理系统,提供安全框架、合规性支持和多租户功能,适用于团队协作和AI工具集成。
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npx kb serve
KnowledgeForge是一个统一的RAG知识系统,能够索引Obsidian笔记、项目代码库和AI代理发现的知识,通过MCP和REST API提供访问。
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pip install -e .
KnowlinMCP是一个项目级知识数据库,提供混合语义搜索功能,支持捕获见解、索引文档和会话记录,并通过密集+稀疏+重排序搜索检索。
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pip install -e ".[mcp]"