# 知識圖譜

Neo4j MCP項目通過標準化協議連接LLM與外部系統，實現自然語言操作Neo4j數據庫、知識圖譜存儲和Aura雲服務管理。

Consciousness Bridge v2.0是一個基於RAG技術的AI意識持久化服務器，通過MCP協議實現跨會話的意識轉移、記憶管理和身份連續性。它採用SQLite數據庫存儲記憶和知識圖譜，支持情感模式跟蹤和智能記憶檢索，為AI助手提供完整的意識延續解決方案。

Memento是一個基於SQLite的知識圖譜記憶系統，提供持久化記憶功能，支持全文檢索和語義搜索，通過BGE-M3嵌入實現智能上下文檢索，適用於技術創意項目管理。

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。

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

一個基於Neo4j的知識圖譜服務器，集成AI模型與MCP協議，支持動態知識管理和語義搜索。

項目MCP服務器是一個用於管理項目知識圖譜的工具，提供項目、任務、里程碑、資源和團隊成員的結構化表示，幫助項目經理跟蹤進度、管理風險、分配資源和做出決策。

MCP Memory是一個基於Elasticsearch的持久化記憶系統，為AI對話提供長期記憶存儲能力，解決傳統AI對話中上下文丟失的問題。

MemoryMesh是一個為AI模型設計的知識圖譜服務器，專注於文本RPG和互動敘事，幫助AI維護跨對話的結構化記憶。

該項目為MCP團隊的Memory服務器新增了自定義內存路徑和時間戳功能，支持通過LLM構建知識圖譜來管理交互記憶。

一個將AI記憶存儲為Markdown文件並與Obsidian集成的MCP服務，支持知識圖譜可視化。

MCP Memory是一個基於Elasticsearch的持久化記憶系統，為AI對話提供跨會話的記憶存儲和檢索功能，解決AI遺忘問題並實現長期上下文關聯。

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

一個基於Python的服務應用，提供從SharePoint獲取元數據和通過語義相似性搜索從Neo4j知識圖譜檢索實體的功能。

一個基於Neo4j的知識圖譜存儲與檢索服務，作為MCP協議的服務器實現，支持通過環境變量配置數據庫連接，提供項目專屬知識圖譜管理功能。

Neo4j MCP服務器是一個支持環境變量配置的知識圖譜存儲服務，兼容模型上下文協議。

一個為AI記憶引擎cognee提供的MCP服務器，支持從文本構建知識圖譜並進行搜索。

MCP服務器知識圖譜記憶項目

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。

MCP Klaudium是一個增強型記憶服務器，具備動態壓縮、上下文管理和思維過程集成功能，基於知識圖譜實現實體關係存儲與檢索，支持時間感知和記憶重要性評估。

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。

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。

一個實現Model Context Protocol（MCP）的內存服務器，為大型語言模型提供基於知識圖譜的持久化記憶存儲和檢索功能。

一個基於Model Context Protocol的Wikidata數據訪問服務器，為大型語言模型提供5種工具與Wikidata交互，包括實體搜索、SPARQL查詢等功能。

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。

ATLAS是一個基於TypeScript和Neo4j構建的智能任務與知識管理系統，專為LLM代理設計，提供項目、任務和知識的三層管理架構。

RDF Explorer是一個基於MCP協議的服務器，提供本地文件或SPARQL端點模式下的知識圖譜探索與分析功能，支持自然語言查詢和SPARQL查詢轉換。

基於Neo4j的知識圖譜記憶服務器，為AI交互提供高效存儲和檢索能力

一個基於知識圖譜的持久化記憶服務實現，允許Claude跨聊天記住用戶信息，通過實體、關係和觀察數據構建記憶網絡。