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基于 MCP 协议实现的本地内存管理服务器，用于存储、检索和管理长期记忆，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 调用访问和扩展上下文信息。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，聚合多个上游 MCP 服务器与 Skills/Tools，提供统一的发现、执行和技能管理能力，并通过四个核心 MCP 工具对外暴露（search、schema、exec、manage）。这套实现同时支持多种传输模式（stdio、HTTP 等），并具备沙箱执行、WASM 支持、SQLite 持久化等企业级特性，适合作为 LLM 的上下文+能力服务端。

该项目实现了一个基于 Temporal 工作流的 MCP 服务器，向 LLM 提供可靠的天气预警和预报查询工具。

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。

Memory Plugin (SQLite) 是一个基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，它使用 SQLite 数据库为大型语言模型提供持久化的记忆存储和检索功能，支持分类管理和上下文加载。

Claude Server MCP是一个为Claude桌面应用提供项目和对话上下文管理功能的MCP服务器，支持持久化上下文、项目组织和对话连续性。

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。