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
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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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
一个生产就绪的Model Context Protocol (MCP)服务器,用于MongoDB Atlas与AI工具(如Cursor和Claude Desktop)的集成,提供全面的数据库操作、向量搜索功能和企业级备份/恢复功能。
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一个基于Node.js和TypeScript的MTG指挥官卡组构建服务,支持MCP协议、安全认证和高级卡片搜索功能。
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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 \
基于MCP的文本转SQL和RAG管道,通过整合MySQL数据库和ChromaDB向量搜索,实现上下文感知的查询结果,支持海洋学研究用例。
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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
使用Oracle 26ai数据库和MCP协议构建智能AI工作流,支持向量搜索、JSON关系对偶和属性图等高级功能。
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一个基于Oracle数据库和Gemini生成嵌入向量的自然语言搜索代理,用于处理模糊查询和语义映射。
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基于几何信息的高抽象信息检索系统,通过向量表示和度量空间分析实现语义搜索和增强生成。
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一个本地RAG(检索增强生成)堆栈,通过模型上下文协议(MCP)将Qdrant向量搜索和Ollama LLM工具直接暴露给VS Code中的GitHub Copilot Chat。
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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
一个基于Qdrant的.NET 10 MCP服务器,用于存储和检索向量技能,支持AI代理进行语义搜索和管理技能。
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一个基于MCP协议的服务器,用于查询由lance-embedder项目创建的向量存储和知识图谱,支持语义搜索和关系感知检索。
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一个通过向量搜索检索和处理文档的MCP服务器实现,使AI助手能够通过相关文档上下文增强其响应。
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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]"