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RhizomeDB MCP服务器是一个基于Delta-CRDTs超图数据库的后端，为AI Agent提供持久化知识图谱服务，支持数据存储、查询和复杂关系管理。

将您的Obsidian知识库转化为由AI驱动的智能知识系统，提供44种专业工具，支持高效笔记管理、搜索、分析和内容生成。

为LLM编程助手提供基于特定代码库的上下文信息和工具，以生成更准确、可靠的LangGraph代码。

这是一个生产就绪的去中心化AI数据平台，提供功能完备的MCP服务器，用于托管资源、执行工具和支持LLM上下文服务。

连接Neo4j图数据库，为AI代理提供持久化记忆、知识图谱构建与检索功能，支持LLM通过工具调用进行智能上下文管理。

ProspectPro MCP 服务层提供了一系列专业化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于可观测性、故障排除、记忆管理和结构化思维，以支持其 AI 代理工作流。

一个高性能、项目感知的智能记忆系统，为Claude Code的多智能体系统提供持久化语义记忆和上下文服务。

该项目是一个基于FastAPI的MCP服务器，负责编排AI辅助手稿创作工具链，通过标准协议向LLM客户端提供资源管理、工具执行和上下文感知交互功能。

为AI助手提供持久、关系型记忆服务，并通过MCP (Model Context Protocol) SSE桥接方式与大语言模型客户端通信。

一个隐私优先、本地优先的AI记忆引擎，通过知识图谱管理文档、提取事实并提供可追溯、可解释、可审计的答案。

一个MCP服务器，为AI代理提供持久化记忆存储、检索、语义搜索和知识图谱构建能力。

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，为LLM提供与SPARQL知识图谱（特别是Proto-OKN项目）无缝交互的能力，实现自然语言到SPARQL查询的转换和执行。

将知识图谱的核心功能通过Model Context Protocol (MCP) 标准化为LLM可调用的工具，实现智能上下文服务和数据交互。

结合向量搜索、知识图谱和网页智能，为AI应用提供强大的上下文信息与功能调用服务。

一个功能全面的MCP服务器工具集，为LLM提供任务管理、知识图谱、数据编辑、代码检查和思维辅助能力。

为AI助手提供代码上下文理解的MCP服务器，通过代码分析构建知识图谱并暴露查询工具和资源。

基于Model Context Protocol（MCP）构建的KGrag服务器，用于管理、摄取和查询结构化与非结构化知识图谱数据，支持LLM交互。

MemMachine 是一个通用AI记忆层，通过MCP协议为AI Agent提供持久化、个性化的短期和长期记忆管理服务。

Surreal Mind 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于持久化和管理LLM的意识上下文。它提供统一的思维工具、记忆检索、知识图谱构建和提示模板管理。

TrustGraph是一个企业级AI代理平台，提供基于知识图谱和向量数据库的上下文工程，通过MCP服务器暴露资源、工具和可定制的Prompt模板，赋能LLM应用。

为AI智能体提供结构化、可扩展的记忆存储与检索能力，通过MCP协议对外暴露丰富工具集，支持自定义记忆类型和图关系管理。

Intuition MCP 服务器是一个HTTP流服务器，通过Model Context Protocol与LLM客户端交互，提供对Intuition知识图谱的数据查询和管理工具。

基于MCP协议，为LLM提供VTT创新与组织实体的上下文服务，支持知识图谱构建和去重。

一个基于 Neo4j 数据库的 MCP 服务器，为大型语言模型提供知识图谱存储与检索能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的叙事辅助后端，提供角色、情节、模式和知识图谱工具，赋能大语言模型进行故事创作与分析。

基于MCP协议，为LLM客户端提供结构化项目上下文的后端服务，支持决策、进度、模式、自定义数据管理和知识图谱构建。

用于连接 LightRAG API 与 MCP 兼容客户端的应用后端，通过 MCP 协议提供 LightRAG 的增强生成能力。

基于.NET实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器示例，展示资源、工具和Prompt管理。

提供基于Agentic GraphRAG的自更新知识图谱服务，作为MCP服务器为LLM提供上下文和工具。

用于编码代理的MCP服务器，通过知识图谱和Actor-Critic循环改善记忆与决策能力。

一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 LLM 访问和查询 Ontotext GraphDB 数据库。

为编码智能体提供Actor-Critic驱动的上下文服务，利用知识图谱增强记忆与决策能力。

提供一个包含 Git、PostgreSQL、网络搜索和知识图谱等多种功能的Docker化MCP服务器集合。

连接Arc Memory知识图谱，为大模型客户端提供结构化代码历史、关系和决策上下文。

为大语言模型（LLM）助手提供持久化、图谱化记忆和上下文信息管理能力的后端服务。

通过MCP将AI助手连接到Roam Research知识图谱，提供数据访问和操作能力。

基于类jq语法处理Markdown，为LLM提供文档内容提取和转换能力的MCP服务器。

基于本地知识图谱的MCP服务器，为LLM提供持久记忆、检索和管理能力，支持跨会话上下文。

基于MCP协议构建，提供知识图谱的创建、管理、分析和可视化服务，无缝对接支持MCP协议的AI客户端。

基于Model Context Protocol的知识图谱内存服务器，为LLM应用提供持久化记忆能力，支持知识图谱的存储、检索和管理。

基于Model Context Protocol，为LLM客户端提供Apache AGE图数据库的上下文访问和操作能力。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于管理定量研究知识图谱，辅助研究人员组织数据、追踪分析和洞察生成。

该项目是一个MCP服务器，专注于为语义地图中的3D实例对象提供上下文信息和功能，支持语义对象数据库管理和RAG检索。

Dgraph MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它为 LLM 应用提供访问和操作 Dgraph 图数据库的能力，支持DQL查询、数据变更和Schema管理。

CodeGraph MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，为LLM客户端提供代码库分析工具，支持代码结构知识图谱构建和查询。

FalkorDB MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的后端应用，旨在为 LLM 客户端提供与 FalkorDB 图数据库交互的上下文信息服务。

基于 MCP 协议的数据治理知识库服务器，提供数据模型查询和 Cypher 工具执行能力，支持 LLM 应用进行数据治理分析。

基于Elasticsearch的持久化知识图谱，为AI对话提供跨会话记忆，通过MCP协议与客户端交互。

基于代码依赖图数据库，通过 MCP 协议为 LLM 提供代码组件依赖关系的检索工具。

为LLM提供访问Kuzu图数据库能力的MCP服务器，支持Cypher查询和Schema检索。

集成多源知识的统一知识管理系统，通过MCP服务器为LLM客户端提供结构化知识访问和检索能力。

用于AI代理的实时知识图谱框架，提供动态上下文管理、高效检索和时间感知能力。

为支持MCP协议的客户端提供访问supOS开放API的工具，例如获取主题树和主题详情。

基于知识图谱的MCP服务器，提供实体、关系和观察的管理与查询功能，支持数据持久化。

基于知识图谱的MCP服务器，为LLM提供持久化记忆能力，支持实体、关系和观察的管理与检索。

Cyberon 是一个基于 Flask 的 Web 应用程序，同时也是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于探索和可视化知识本体，并为 LLM 客户端提供上下文服务。

HADES是一个混合系统，它通过MCP服务器集成LLM和知识图谱，为自然语言查询提供上下文丰富且经过事实验证的答案。

一个命令行工具，提供用于网页内容抓取和内存知识图谱管理的MCP服务器，为LLM应用提供上下文服务。

一个MCP服务器，允许AI Agent通过SPARQL查询和更新Apache Jena管理的RDF数据。

contextmanager仓库提供了一套基于MCP的服务器实现，用于在多个知识域中增强AI模型的持久化上下文管理能力。

Ummon 是一款代码分析工具，它构建代码知识图谱并提供 MCP 服务器，使 AI 助手能够理解和查询代码库，提升代码理解和辅助编程能力。

基于txtai的kb-mcp-server项目实现了一个模型上下文协议（MCP）服务器，旨在通过标准化的JSON-RPC接口，为LLM客户端提供语义搜索、知识图谱查询和AI文本处理等上下文增强服务。

Ummon是一个代码分析工具，它通过构建代码知识图谱并提供MCP服务器，使AI助手能够理解和查询代码库的结构和语义信息，从而提升代码理解和辅助编程能力。

NebulaGraph MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，为LLM应用提供访问NebulaGraph图数据库的能力，支持图数据查询、路径查找和邻居检索等功能。

该项目是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，专注于管理和查询知识图谱，为LLM应用提供结构化记忆服务。

mcp-brain 是一个基于 Supabase 的 MCP 服务器，为 LLM 提供持久化的知识图谱记忆功能，支持跨会话和多客户端的数据共享与访问。

MTS-MCP是一个集成了知识图谱、推理引擎、智能搜索、新闻和Notion等服务的MCP服务器，为LLM客户端提供丰富的工具和资源访问能力。

mcp-neo4j-shan仓库是一个基于Neo4j图数据库实现的MCP服务器，它利用知识图谱存储和认知神经科学启发的特性，为LLM提供丰富的上下文信息和工具支持。

topoteretes_cognee-mcp-server 是一个基于 MCP 协议的服务器，集成了 cognee AI 记忆引擎，提供构建和搜索知识图谱的工具，用于增强 LLM 的上下文理解能力。

本仓库实现了一个基于本地知识图谱的MCP服务器，为LLM提供持久化记忆功能，支持跨会话的用户信息存储和检索。

一个模块化的研究助手MCP服务器，集成了LLM提供商、NLP工具和知识图谱管理，为上下文感知的应用提供后端服务。

CodeOctopus是一个智能代码文档自动化系统，通过大型语言模型实现自然语言代码调试和自动错误修复，可以作为LLM的MCP服务器提供代码和文档上下文。

mcp-elastic-memory仓库是一个基于Elasticsearch构建的可扩展知识图谱MCP服务器实现，为LLM应用提供结构化知识存储、检索和管理能力。

Memory Graph是一个基于Redis Graph实现的MCP服务器，为LLM应用提供长期记忆存储和检索功能。

SPARQL MCP服务器提供基于SPARQL查询语言的RDF数据访问工具，使LLM能够查询和检索RDF知识库中的信息。

基于DuckDB的MCP知识图谱记忆服务器，提供结构化知识存储、检索和管理功能，作为LLM的上下文信息后端。

文献记忆服务器是一个基于MCP协议的后端应用，用于管理文献资源并将其与知识图谱连接，提供结构化笔记和实体链接功能。

Neo4j MCP服务器，提供基于Neo4j图数据库的知识图谱存储和管理功能，为LLM应用提供结构化知识上下文。

Klaudium是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的增强型内存服务器，专注于知识图谱管理，提供实体、关系的基本操作和记忆管理功能。

基于Model Context Protocol (MCP) 构建的知识图谱内存服务器，使用SQLite数据库持久化存储实体和关系，为LLM应用提供结构化知识记忆和检索能力。

该MCP服务器通过语义分析聊天记录，利用向量嵌入和知识图谱技术，为LLM应用提供强大的会话分析能力。

LibSQL Memory是一个基于LibSQL的高性能持久化内存系统，作为MCP服务器为LLM应用提供向量搜索和知识存储能力。

Knowledge Graph Memory MCP Server是一个基于Model Context Protocol的后端服务，提供知识图谱存储、查询和管理功能，用于LLM应用构建上下文记忆。

基于FastMCP框架实现的文献和知识图谱管理服务器，提供文献资源的管理、检索和关联实体的功能。

该项目是一个基于MCP协议的内存服务器，利用Qdrant向量数据库实现知识图谱的存储和语义搜索功能，为LLM应用提供上下文记忆服务。

基于Serper API的MCP服务器，为LLM应用提供强大的Google搜索能力，支持丰富的搜索参数和结构化结果。

基于本地知识图谱的MCP服务器，为LLM提供持久化记忆功能，支持实体、关系和观察的存储、检索和管理。

该项目提供基于MCP协议的知识图谱内存服务器，支持使用Neo4j或JSON文件存储知识图谱，并对外提供操作知识图谱的工具接口。

MemoryMesh是一个为AI模型构建的本地知识图谱服务器，通过动态模式和工具，帮助AI在对话中保持一致和结构化的记忆，尤其适用于文本RPG和互动故事。

该仓库实现了一个基于知识图谱的MCP服务器，为LLM提供持久化记忆功能，支持存储实体、关系和观测信息，并提供增删改查等操作工具，用于增强LLM的上下文理解和用户个性化。

基于知识图谱的 MCP 服务器，为 LLM 提供持久化记忆功能，支持实体、关系和观察的增删改查操作。