# 知識圖譜

一個連接AI代理與Apache Jena的MCP服務器，提供SPARQL查詢功能

基於SQLite的知識圖譜與向量數據庫集成的MCP服務

一個基於Go語言實現的知識圖譜記憶服務器，為AI助手提供跨對話的持久化記憶管理能力

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。

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。

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。

一個為定量研究設計的MCP服務器，用於管理研究知識圖譜，支持研究項目、數據集、變量、假設、統計測試、模型和結果的結構化表示。

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

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。

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。

Logseq知識圖譜AI交互工具

專為開發團隊設計的智能上下文管理系統，持久化記錄項目結構、依賴關係和開發進度

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。

Ummon是一個代碼分析工具，通過構建代碼知識圖譜來增強對代碼庫的理解，支持多語言代碼分析、高級查詢系統和智能推薦功能。

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。

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和錯誤解決方案學習

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。

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。

一個基於Neo4j的知識圖譜管理MCP服務器實現，提供標準接口進行圖數據庫的存儲與檢索。

一個通過多類型數據庫集成增強AI編程能力的記憶系統，包含向量數據庫、SQLite和知識圖譜，用於存儲和檢索代碼模式、算法及編程概念關係。

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。