Graph-Mem MCP 是一个为AI代理和IDE提供持久化知识图谱记忆的通用服务,结合图存储、语义向量搜索和多跳遍历功能。
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pip install graph-mem
Graph-Mem MCP 是一个为AI代理和IDE提供持久化知识图谱记忆的通用服务,结合图存储、语义向量搜索和多跳遍历功能。
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一个基于知识图谱的检索增强生成系统,提供聊天界面和多级图增强检索功能,适用于需求管理和可追溯性领域。
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uv run uvicorn requirements_graphrag_api.api:app --reload
LightRAG MCP Server是一个连接LightRAG API与MCP兼容客户端的桥梁,提供文档检索、知识图谱管理和AI工具集成功能。
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uv run LightRAG/lightrag/api/lightrag_server.py --host localhost --port 9621 --working-dir ....
一个结合图数据库技术和检索增强生成(GraphRAG)的AI研究助手,提供智能文档处理、高级实体提取和知识图谱构建功能。
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python -m pytest

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
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
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 \
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"
Arison-X是一个先进的自主金融研究系统,利用多智能体架构自动聚合市场数据,进行技术和基本面分析,并执行回测策略,旨在为零售投资者提供高频数据分析。
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pip install -r requirements.txt
通过MCP协议为LLM提供基于SPARQL的知识图谱检索工具,支持生物化学和通用知识图谱查询,提高关系密集型问题的准确性和可追溯性。
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python -m venv venv
一个基于Python的代码检索系统,结合向量搜索和图关系进行智能代码分析和搜索,实现为模型上下文协议(MCP)服务器。
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