# 知识图谱

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。

MemoryMesh是一个为AI模型设计的知识图谱服务器，专注于文本RPG和互动叙事，帮助AI维护跨对话的结构化记忆。

一个基于Swift实现的知识图谱记忆服务器，为大型语言模型提供持久化记忆功能

一个基于Neo4j的知识图谱管理MCP服务器实现，提供标准接口进行图数据库的存储与检索。

MCP聊天分析服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务，提供聊天对话的语义分析功能，包括向量嵌入搜索、知识图谱构建和会话模式分析。

Graphiti MCP Pro是基于Graphiti框架增强的记忆存储MCP服务与管理平台，提供异步并行处理、任务管理工具、统一配置管理、更广泛的AI模型兼容性以及全面的可视化管理系统。

一个功能完善的LightRAG MCP服务器，提供22个完整工具，覆盖文档管理、查询操作、知识图谱和系统管理四大功能模块，实现与LightRAG API的100%兼容集成。

一个基于Deno的MCP服务器模板，支持通过JSR.io发布，可选Deno Deploy托管，包含Deno KV数据库实现的知识图谱功能。

项目MCP服务器是一个用于管理项目知识图谱的工具，提供项目、任务、里程碑、资源和团队成员的结构化表示，帮助项目经理跟踪进度、管理风险、分配资源和做出决策。

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。

MemoryMesh是一个为AI模型设计的知识图谱服务器，专注于文本角色扮演游戏和互动叙事。它通过动态模式定义和自动生成工具，帮助AI在对话中维护一致且结构化的记忆，实现更丰富、更动态的交互体验。

一个通过多类型数据库集成增强AI编程能力的记忆系统，包含向量数据库、SQLite和知识图谱，用于存储和检索代码模式、算法及编程概念关系。

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。

Memento MCP是一个基于知识图谱的LLM记忆系统，提供语义检索、上下文回忆和时间感知功能，支持长期持久化存储和高效检索。

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。

将精准医学知识图谱(PrimeKG)导入Neo4j数据库的项目，用于生物医学数据分析和探索。

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。

一个基于知识图谱的Python内存服务器，用于实现Claude AI的持久化记忆功能

该项目为MCP内存服务器添加了知识图谱管理功能，采用PouchDB数据库实现高效存储，支持自定义存储路径和时间戳记录。

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。

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。

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实现，支持跨会话记忆用户信息和错误学习系统，包含实体管理、关系建立、观察记录和错误课程等核心功能。

基于Redis Graph的LLM对话记忆系统

一个将AI记忆存储为Markdown文件并与Obsidian集成的MCP服务，支持知识图谱可视化。

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

基于知识图谱的持久化记忆服务器，支持跨会话用户信息存储与检索

MCP上下文管理器是一个通过知识图谱实现跨会话持久化AI上下文的解决方案，支持多领域智能管理。