Memory MCP是一个为AI编码代理设计的本地持久化内存层,提供本地存储、向量搜索和元数据持久化功能。
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python -m memory_mcp.server
Memory MCP是一个为AI编码代理设计的本地持久化内存层,提供本地存储、向量搜索和元数据持久化功能。
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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
一个用于构建和部署基于FastAPI的MCP内存服务器到AWS ECS的生产就绪模板,提供完整的基础设施即代码、CI/CD管道和内存管理服务的最佳实践。
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pip install -r src/requirements.txt
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 .
Mind是一个为AI代理提供的本地共享长期记忆服务,运行在Docker中,使用SQLite数据库和sqlite-vec进行向量搜索,支持OpenRouter嵌入和可选的LLM辅助功能。
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pip install -r requirements.txt
Mochi Agent MCP Server 是一个基于MCP协议的英文学习卡片知识图谱管理系统,提供语义分析、向量搜索和批量操作等功能。
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docker run -p 8000:8000 chromadb/chroma
基于Microsoft.Extensions.AI框架的RAG系统原型,支持内存和Neo4j存储,可与Claude Desktop等AI助手集成,提供检索增强生成功能。
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docker run --name neo4j \
一个基于OCI GenAI和Oracle数据库的代理系统,用于通过向量搜索和模糊匹配解决客户退货发票问题。
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pip install -r requirements.txt
一个基于OpenF1 API的交互式聊天界面,用于查询F1数据,结合了LangChain、Ollama、ChromaDB和Neo4j等技术,提供自然语言查询功能。
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python -m venv .venv
一个基于Qdrant向量搜索引擎的MCP服务器,用于存储和检索语义记忆,支持多种MCP兼容客户端的集成。
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uvx mcp-server-qdrant
一个结合本地LLM和LangGraph的RAG文档处理服务器,支持多种文档格式索引、向量搜索和问答功能。
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pip install -e ".[dev]"
基于FastMCP的RAG服务,通过标准MCP协议提供文档检索能力,支持关键词和向量搜索。
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uv run python main.py
一个支持向量嵌入和子字符串搜索的回顾搜索服务,具有缓存优化和配置灵活性。
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python3 lxd_ghost.py status # Should show retrospective: OK
一个为AI跑步教练提供持久化记忆和训练计划管理的MCP服务,包括训练计划和长期语义记忆管理。
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uvx --from "git+ssh://git@github.com/barcia/running-coach-memory-mcp" running-coach-memory-m...
SingleStore MCP Server 是一个模型上下文协议服务器,使Claude能够与SingleStore数据库交互,提供安全的只读访问,支持向量搜索和高级分析。
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pip install -e .

@bradsjm/sqlite-mcp-rs@latest
一个为SQLite提供有界模型上下文协议(MCP)的服务,支持内存和持久化数据库管理,查询执行,批量写入,数据导入,游标分页及可选向量搜索功能。
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npx @bradsjm/sqlite-mcp-rs@latest
一个基于Superlinked向量搜索框架的MCP服务器,提供语义搜索和RAG能力,支持多维度搜索(文本相似性、时效性、类别和数字)。
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pip install -r requirements.txt
一个支持持久化和向量搜索的MCP服务器,用于创建用户、存储数据并执行语义搜索。
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python -m venv .venv