# 知识图谱

xgmem是一个基于TypeScript的MCP内存服务器，专为Claude、LLM代理等工具提供项目特定和知识图谱驱动的记忆存储功能，支持跨项目知识共享和持久化存储。

知识图谱记忆服务器实现持久化记忆功能，支持跨会话存储用户信息

Graphiti MCP Server是一个基于多项目知识图谱的服务器，支持快速构建和管理临时知识图谱，供AI代理通过模型上下文协议查询。该项目扩展了官方getzep/graphiti MCP服务器，增加了多服务器单数据库支持，并提供了开发者体验优化的CLI工具。

学生知识图谱管理服务器，提供课程、作业、考试等学习资源的结构化管理和进度追踪

Neo4j MCP项目通过标准化协议连接LLM与外部系统，实现自然语言操作Neo4j数据库、知识图谱存储和Aura云服务管理。

基于txtai的MCP服务器实现，提供语义搜索、知识图谱和AI文本处理功能。

Memento是一个基于SQLite的知识图谱记忆系统，提供持久化记忆功能，支持全文检索和语义搜索，通过BGE-M3嵌入实现智能上下文检索，适用于技术创意项目管理。

基于txtai的MCP服务器实现，提供语义搜索、知识图谱和AI文本处理功能。

Graphiti MCP Server是一个基于官方getzep/graphiti的多项目知识图谱服务器扩展，支持多服务器单数据库配置，提供开发者友好的CLI工具，能够为每个项目构建临时知识图谱，供AI代理通过模型上下文协议查询。

Neo4j MCP服务器是一个支持环境变量配置的知识图谱存储服务，兼容模型上下文协议。

一个基于Neo4j的知识图谱存储与检索服务，作为MCP协议的服务器实现，支持通过环境变量配置数据库连接，提供项目专属知识图谱管理功能。

知识图谱记忆服务器是一个基于本地知识图谱的持久化记忆系统，支持跨聊天会话记忆用户信息。

该项目通过Docker Compose搭建了多种Model Context Protocol (MCP)服务，包括Git操作、文件系统、PostgreSQL数据库、知识图谱存储及可视化调试工具，提供完整的本地开发环境部署方案。

Memory Custom项目为MCP团队的Memory服务器新增了自定义内存路径和时间戳功能，优化了知识图谱的管理和交互追踪。

一个基于Python的服务应用，提供从SharePoint获取元数据和通过语义相似性搜索从Neo4j知识图谱检索实体的功能。

ATLAS是一个基于TypeScript和Neo4j构建的智能任务与知识管理系统，专为LLM代理设计，提供项目、任务和知识的三层管理架构。

一个基于Qdrant向量数据库的MCP记忆服务器，提供知识图谱和语义搜索功能。

一个基于知识图谱的Python内存MCP服务器，使用SQLite作为后端，实现跨对话的持久化记忆存储与管理。

一个用于威胁信息收集的MCP服务器项目，支持通过命令行工具收集指定时间范围内的威胁情报，并可集成Neo4j知识图谱。

一个基于Neo4j的知识图谱服务器，集成AI模型与MCP协议，支持动态知识管理和语义搜索。

一个连接AI代理与Apache Jena的MCP服务器，提供SPARQL查询功能

MCP Memory是一个基于Elasticsearch的持久化记忆系统，为AI对话提供跨会话的记忆存储和检索功能，解决AI遗忘问题并实现长期上下文关联。

一个支持FastAPI和FastMCP双协议的知识图谱服务，提供Qdrant向量数据库的核心操作功能。

该项目为MCP团队的Memory服务器新增了自定义内存路径和时间戳功能，支持通过LLM构建知识图谱来管理交互记忆。

一个实现Model Context Protocol (MCP)的服务，用于管理Claude的记忆和知识图谱，支持本地开发和测试。

NeoCoder是一个基于Neo4j知识图谱的AI编程辅助系统，通过MCP服务器实现AI助手与知识图谱的交互，提供标准化编码工作流程、动态指令手册和项目记忆功能。系统支持多种操作模式（incarnations），包括基础编程、科学研究、决策分析、复杂系统建模、知识图谱管理和代码分析等，通过Neo4j存储工作流模板和执行记录，确保编码过程的可追溯性和标准化。

一个基于知识图谱的持久化记忆服务器，支持跨会话记忆用户信息和错误解决方案学习

Project Synapse是一个革命性的MCP服务器，通过语义分析和知识图谱技术将文本转化为互联知识网络，并自主生成洞察。它结合Montague语义学和Zettelkasten方法，实现AI的认知协作能力。

一个实现Model Context Protocol（MCP）的内存服务器，为大型语言模型提供基于知识图谱的持久化记忆存储和检索功能。

Cognee是一个为AI代理提供记忆功能的开源项目，通过模块化ECL管道构建动态知识图谱，支持多种数据源和格式，减少幻觉并降低成本。