# 语义搜索

J
Jina Ai MCP Multimodal Search
Jina AI MCP服务器是一个提供语义搜索、图像搜索和跨模态搜索功能的模型上下文协议服务,支持与Jina AI神经搜索能力无缝集成。
JavaScript
4.2K
2.5分
M
Meilisearch Hybrid Search
Meilisearch混合搜索MCP服务,提供关键词与语义向量结合的混合搜索功能。
Go
3.5K
2.5分
M
MCP Apple Notes
一个用于苹果笔记语义搜索的MCP服务,支持本地嵌入模型、全文搜索和向量存储。
TypeScript
3.6K
2.5分
G
Geeksfino Kb MCP Server
一个基于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,支持本地化知识库构建与标准化接口访问。
Python
3.9K
2分
A
Ai
该项目基于Nasdanika能力构建人工智能系统,专注于在资源集合(互连模型)上操作,通过“叙述者”处理器多角度描述模型元素及其关系,并利用嵌入和向量存储实现语义搜索和RAG(检索增强生成),同时支持OpenAI和Ollama的聊天完成功能。
Java
3.5K
2分
S
Semantic Search MCP Server
一个基于mcp-framework的MCP服务器项目,旨在为Claude Desktop提供语义搜索功能增强,包含用户指南、开发者文档和工具扩展支持。
TypeScript
3.6K
2分
P
Postg Mem
PostgMem是一个基于.NET的MCP服务,利用PostgreSQL和pgvector扩展为AI应用提供向量记忆存储与检索功能,支持语义搜索和标签过滤。
C#
4.5K
2分
O
Openrouter Deep Research
OpenRouter Agents MCP Server是一个基于Model Context Protocol(MCP)的研究代理服务器,通过Claude 3.7 Sonnet作为规划代理,协调多个OpenRouter模型进行复杂研究任务的分解与执行,提供高效、可靠的AI研究服务。
JavaScript
5.7K
2.5分
C
Claude Memory
一个为Claude桌面应用设计的MCP服务器实现,提供持久化记忆功能,包含分层记忆架构、多种记忆类型和语义搜索等特性。
Python
5.7K
2.5分
E
Elastic Semantic Search MCP Server
该项目是一个基于Elasticsearch的语义搜索工具,用于对Search Labs博客文章进行语义检索,包含爬虫配置、索引映射更新和MCP服务器集成功能。
Python
3.5K
2.5分
M
MCP Qdrant Memory
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。
TypeScript
4.1K
2.5分
V
Vibe Coder MCP V4
Vibe Coder MCP Server v4是最终稳定版,引入了自动上下文检索系统(ACRS),提供上下文记忆、高级缓存、语义搜索和顺序思考功能,增强AI助手的能力。
TypeScript
3.6K
2分
P
Pixeltable MCP Server
Pixeltable的多模态模型上下文协议服务器集合,提供音频、视频、图像和文档的索引与查询功能
Python
3.6K
2.5分
R
RAG Docs
一个基于Qdrant向量数据库的文档语义搜索服务,支持URL和本地文件导入,提供自然语言查询功能。
TypeScript
4.0K
3分
Y
Youtube Semantic Search
一个提供YouTube视频搜索、字幕提取和语义搜索功能的MCP服务器
Python
3.6K
2.5分
M
MCP Server Any Openapi
一个可扩展的OpenAPI端点发现和API请求工具,通过语义搜索快速找到相关API端点并执行请求。
Python
3.5K
2.5分
M
Mem0 (Long Term Memory)
MCP-Mem0是一个为AI代理提供长期记忆功能的模板实现,集成了Model Context Protocol (MCP)服务器和Mem0,支持记忆的存储、检索和语义搜索。
Python
4.2K
3.5分
M
Mem0
一个基于MCP协议和mem0的代码偏好管理服务器,提供代码片段的存储、检索和搜索功能。
TypeScript
4.0K
3分
M
MCP Ragdocs
已认证
一个基于向量搜索的文档检索MCP服务,为AI助手提供相关文档上下文增强回答能力
TypeScript
4.2K
3分
R
Ragdocs (Vector Documentation Search)
一个基于向量搜索的文档检索MCP服务,为AI助手提供相关文档上下文增强响应能力
TypeScript
3.5K
2分
M
MCP RAG
MCP-RAG服务器是基于模型上下文协议(MCP)的实现,旨在通过语义向量搜索为AI助手提供实时文档访问,从而生成基于最新信息的上下文感知响应。
Python
3.6K
2分
R
Ragdocs
一个基于Qdrant向量数据库和Ollama/OpenAI嵌入的RAG服务,提供文档语义搜索与管理功能。
TypeScript
3.8K
2.5分
Y
Youtube MCP Server 9tv
一个YouTube MCP服务器项目,提供视频搜索、字幕提取和语义搜索功能,支持与AI客户端集成。
Python
3.6K
2.5分
S
Semantic Postgres MCP
这是一个基于Model Context Protocol (MCP)标准的PostgreSQL语义搜索服务器,通过向量嵌入技术使AI助手能够理解数据库语义结构并执行自然语言查询。
3.6K
2分
D
Documentation Management System
一个基于PostgreSQL和pgvector的文档索引系统,支持AI驱动的语义搜索,包含爬取、处理和查询文档的功能。
TypeScript
3.8K
2.5分
L
Local Code Search
一个本地化代码索引与语义搜索工具
Python
4.4K
2.5分
H
Hubspot MCP Server
HubSpot MCP服务器是一个连接AI助手与HubSpot CRM数据的中间件,提供联系人、公司和互动数据访问,具备向量存储和缓存机制以提升性能。
Python
3.6K
2分
C
Cursor Local Indexing
一个基于Python的实验性本地代码索引服务,使用ChromaDB存储并提供语义搜索功能,通过MCP协议为Cursor等工具提供服务。
Python
3.8K
2.5分
M
Mem0
mem0 MCP服务器是一个用于项目管理的中间件,提供结构化项目记忆存储、语义搜索和项目信息管理功能,支持通过标准输入输出协议与MCP主机应用交互。
Python
3.8K
2.5分
M
MCP Apple Notes Fixed
MCP Apple Notes是一个基于Model Context Protocol的服务,能够对Apple Notes进行语义搜索和检索增强生成(RAG),使AI助手如Claude能在对话中引用用户的笔记。
TypeScript
3.6K
2.5分
精选MCP服务推荐
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
7.0K
4.5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
1.2K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
4.4K
5分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
5.6K
4.7分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
978
4.5分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
2.1K
5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
419
4.8分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
1.1K
4.8分
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