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基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Engram 内存管理后端实现。该服务器将内存资源、工具执行和提示模板通过 MCP 协议对外暴露，支持 Claude Code/Cursor/Codex 等客户端的上下文注入、记忆操作和提示渲染，且具备会话管理、能力声明及多传输协议适配能力。仅作为 MCP 服务端实现，与客户端无关。

基于 Model Context Protocol 的本地化 MCP 服务器，向 LLM 客户端提供资源管理、工具注册与执行、提示模板渲染等能力，支持多会话、嵌入式语义检索、离线部署和多工具协作。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多传输模式与会话管理。

本地 MCP 服务器实现，用于面向大语言模型的RAG场景，提供文档资源管理、外部工具执行与基于向量检索的上下文服务，并可通过 OCR 将 PDFs 转换为可检索的文本内容。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的可插拔企业级后端服务器框架，向 LLM 客户端提供资源管理、工具执行与 Prompt 渲染等上下文能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持结构化日志、监控与多种传输协议的扩展能力。仓库实现了 MCP 相关协议适配、工具注册与执行、资源/向量检索以及多模块协作的核心组件，形成可扩展的对话式知识背景服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对用户文档资源的语义检索、文档元数据与内容访问等能力，并通过 JSON-RPC/流式 HTTP 与 LLM 客户端进行交互，适配多用户场景和嵌入向量服务的后端数据服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 SDLXLIFF 语言对翻译后端服务器，提供读取/更新/保存 SDLXLIFF 片段、打分与标签保留的修订、QA 检查、术语与拼写检查，以及与向量检索（RAG）的上下文管理集成，支持 JSON-RPC 形式的客户端请求与响应。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源托管、工具注册与执行、以及提示模板的渲染与渲染能力，支持通过多种传输协议与客户端进行 JSON-RPC 风格的交互，作为 LLM 客户端的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向 LLM 客户端提供文献检索、知识管理、工具调用和提示模板等上下文服务，支持 Zotero 集成、RAG 搜索、知识图谱（Argument Map）以及自动化工作流工具等功能。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，暴露 Grounding RAG 管线的检索、嵌入与上下文扩展等工具给大语言模型客户端，支持标准 MCP 请求/响应、StdIO 与 HTTP 传输，便于与 Claude Code、Amp 等对话代理协作。

基于 MCP（Model Context Protocol）协议的后端服务器，向 LLM 客户端提供统一的上下文资源、可注册执行的工具以及可渲染的提示/模板，支持 JSON-RPC 通信、多种传输协议，以及会话管理与能力声明，便于在聚类分析、语义检索和论文上下文中为大语言模型提供可扩展的 contexto 服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向大型语言模型（LLM）客户端暴露私有代码资源、可执行工具和可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 方式进行通信，支持 STDIO 和 HTTP 两种传输通道。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供资源、工具、Prompts 的注册、管理与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明以及多传输协议接入，面向 LLM 的上下文服务与功能扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的高性能本地后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及基于模板的 Prompt 渲染，支持 JSON-RPC 标准交互、会话管理和多传输协议（如 STDIO、SSE、WebSocket），用于本地化的代码上下文理解与分析场景。内置多语言代码解析、符号与引用检索、调用图与安全分析等工具集，面向离线/隐私安全的 LLM 客户端提供丰富上下文服务。

Dolphin 是一个为 AI 接口提供语义代码搜索和知识管理的 MCP 服务器，通过托管资源、注册工具和定义 Prompt 模板，以标准化方式向 LLM 客户端提供上下文信息和功能。

一个为LLM应用提供高效上下文管理、语义检索和外部工具调用能力的后端服务，支持Claude Code (MCP) 集成。

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。

Vectra MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，用于连接和查询Vectra知识库，提供知识库管理和查询工具。

一个基于AI的YouTube内容增强MCP服务器，提供视频搜索、转录和语义检索等工具，无需官方API。

一个基于Model Context Protocol的服务器，提供YouTube视频搜索、转录和语义检索工具，增强LLM对YouTube内容的理解和应用能力。

Pixeltable MCP 服务器提供多模态数据索引和查询服务，支持音频、视频、图像和文档等多种数据类型。

imessage-mcp 是一个本地 iMessage 消息检索 MCP 服务器，允许 LLM 客户端通过语义相似性搜索用户的 iMessage 消息历史记录，提供上下文信息。

连接大型语言模型与Rememberizer知识库，提供文档搜索、检索和数据集成等功能，作为MCP协议服务器为LLM应用提供上下文服务。

RAG Docs 是一个 MCP 服务器，它允许用户通过语义搜索，在文档库中检索信息，支持从URL或本地文件添加文档，并使用向量数据库Qdrant进行存储和检索。

Rememberizer MCP服务器将您的Rememberizer知识库连接到LLM客户端，提供文档搜索、知识检索和账户管理等工具。