# 知識圖譜

基於SQLite的知識圖譜與向量數據庫集成的MCP服務

Memento MCP是一個基於知識圖譜的LLM記憶系統，提供語義檢索、上下文回憶和時間感知功能，支持長期持久化存儲和高效檢索。

基於txtai的MCP服務器實現，提供語義搜索、知識圖譜和AI文本處理功能。

MCP上下文管理器是一個通過知識圖譜實現跨會話持久化AI上下文的解決方案，支持多領域智能管理。

一個基於知識圖譜的Python內存MCP服務器，使用SQLite作為後端，實現跨對話的持久化記憶存儲與管理。

一個支持FastAPI和FastMCP雙協議的知識圖譜服務，提供Qdrant向量數據庫的核心操作功能。

一個基於知識圖譜的Python內存MCP服務器，使用SQLite作為後端，實現跨會話的持久化記憶存儲與管理。

Memory Custom項目為MCP團隊的Memory服務器新增了自定義內存路徑和時間戳功能，優化了知識圖譜的管理和交互追蹤。

基於知識圖譜的持久化記憶服務器，支持跨會話用戶信息存儲與檢索

一個基於知識圖譜的持久化記憶服務器，支持跨會話記憶用戶信息並通過錯誤學習系統積累經驗。提供實體關係管理、觀察記錄存儲和錯誤解決方案管理功能，可集成到Cursor MCP客戶端中。

基於Redis Graph的LLM對話記憶系統

該項目通過Docker Compose搭建了多種Model Context Protocol (MCP)服務，包括Git操作、文件系統、PostgreSQL數據庫、知識圖譜存儲及可視化調試工具，提供完整的本地開發環境部署方案。

NeoCoder是一個基於Neo4j知識圖譜的AI編程輔助系統，通過MCP服務器實現AI助手與知識圖譜的交互，提供標準化編碼工作流程、動態指令手冊和項目記憶功能。系統支持多種操作模式（incarnations），包括基礎編程、科學研究、決策分析、複雜系統建模、知識圖譜管理和代碼分析等，通過Neo4j存儲工作流模板和執行記錄，確保編碼過程的可追溯性和標準化。

MemoryMesh是一個為AI模型設計的知識圖譜服務器，專注於文本角色扮演遊戲和互動敘事。它通過動態模式定義和自動生成工具，幫助AI在對話中維護一致且結構化的記憶，實現更豐富、更動態的交互體驗。

定性研究知識圖譜管理服務器，提供研究項目、參與者、訪談、編碼和主題的結構化表示與管理工具

知識圖譜記憶服務器是一個基於本地知識圖譜的持久化記憶系統，支持跨聊天會話記憶用戶信息。

Cognee是一個為AI代理提供記憶功能的開源項目，通過模塊化ECL管道構建動態知識圖譜，支持多種數據源和格式，減少幻覺並降低成本。

MCP Neo4j知識圖譜記憶服務器是基於Neo4j圖數據庫的增強版記憶存儲系統，為AI助手提供高性能的知識圖譜存儲和檢索能力。

一個提供SPARQL端點查詢工具的MCP服務器

知識圖譜記憶服務器實現持久化記憶功能，支持跨會話存儲用戶信息

基於txtai的MCP服務器實現，提供語義搜索、知識圖譜和AI文本處理功能。

Graphiti MCP Server是一個基於多項目知識圖譜的服務器，支持快速構建和管理臨時知識圖譜，供AI代理通過模型上下文協議查詢。該項目擴展了官方getzep/graphiti MCP服務器，增加了多服務器單數據庫支持，並提供了開發者體驗優化的CLI工具。

一個基於txtai的MCP服務器實現，提供語義搜索、知識圖譜和AI文本處理功能，支持本地化知識庫構建與標準化接口訪問。

MemCP是一個為AI編程代理設計的可擴展內存MCP服務器，基於Zep AI的Graphiti項目擴展，支持構建、維護和查詢時間知識圖譜，提供實體提取、持久化存儲和多傳輸協議支持。

一個靈活的資源管理系統，支持管理多種類型資源（論文、網頁、書籍等）並與知識圖譜集成，提供統一標識、結構化筆記和狀態跟蹤功能。

一個通用的資源管理系統，支持多種資源類型（論文、網頁、書籍等）的管理，並與知識圖譜集成，提供結構化筆記和狀態跟蹤功能。

基於Python的代碼審查系統，集成Martin Fowler和Robert C. Martin的編程原則，提供AI輔助的代碼審查服務。

xgmem是一個基於TypeScript的MCP內存服務器，專為Claude、LLM代理等工具提供項目特定和知識圖譜驅動的記憶存儲功能，支持跨項目知識共享和持久化存儲。

一個基於知識圖譜的Python內存服務器，用於實現Claude AI的持久化記憶功能

一個通用的資源管理系統，支持管理多種類型資源（論文、網頁、書籍等）並與知識圖譜集成，提供資源標識、筆記記錄、狀態跟蹤及實體關聯功能。