
Rememberizer MCP 服务器
Rememberizer MCP 服务器连接 AI 助手与知识管理,实现语义搜索、统一文档检索和团队协作,支持 Slack、Gmail、Dropbox、Google Drive 等。通过强大的文档与集成工具,简化您的 AI 工作流。...

通过 Membase MCP 服务器实现安全、持久和多会话的 AI 记忆——一个用于强大代理连续性与合规的去中心化记忆网关。
FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。
Membase MCP(模型上下文协议)服务器是为 AI 代理提供的轻量级、去中心化记忆网关,将代理连接至 Membase,实现安全、持久、可验证的多会话记忆。借助 Unibase,AI 助手可上传和检索会话历史、交互记录与知识,确保代理连续性、个性化和可追溯性。通过集成 Membase 协议,服务器支持从 Unibase 去中心化网络无缝存储与获取记忆数据,适用于 AI 驱动工作流中需要持久、防篡改记忆的场景。
仓库中未提及任何提示词模板。
仓库中未明确描述 MCP 资源。
uv 运行器)。git clone https://github.com/unibaseio/membase-mcp.git{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
"MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
}
}
}
}
API 密钥安全性:
在 env 区块中使用环境变量存放凭证,以确保安全。
uv 运行器和 Python)。{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
"MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
}
}
}
}
注意: 敏感信息请使用环境变量保存。
uv)。{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
"MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
}
}
}
}
uv、Python)。{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
"MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
}
}
}
}
API 密钥安全性:
所有敏感凭证请如上所示放在 env 对象中传递,避免硬编码。
在 FlowHunt 中使用 MCP
要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器,首先在流程中添加 MCP 组件,并将其与 AI 代理连接:

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区域,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 “MCP-name” 替换为你实际的 MCP 服务器名称(如 “github-mcp”、“weather-api” 等),并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。
| 部分 | 是否支持 | 说明/备注 |
|---|---|---|
| 总览 | ✅ | |
| 提示词列表 | ⛔ | 未提供可复用的提示词模板 |
| 资源列表 | ⛔ | 未列出明确的 MCP 资源 |
| 工具列表 | ✅ | get_conversation_id, switch_conversation, save_message, get_messages |
| API 密钥安全性 | ✅ | 配置中使用环境变量 |
| 采样支持(评测时较次要) | ⛔ | 未提及 |
根据现有信息,Membase MCP 服务器提供了核心记忆工具和清晰的安装说明,但缺少提示词模板、显式 MCP 资源和采样/roots 支持。适合以记忆为中心的工作流,功能实用但在可扩展性及高级 MCP 特性上有限,总体而言实用但较为基础。
| 是否有 LICENSE | ⛔(无许可证文件) |
|---|---|
| 是否有工具 | ✅ |
| Fork 数量 | 4 |
| Star 数量 | 4 |
通过去中心化、防篡改的记忆能力赋能你的 AI 工作流。在 FlowHunt 中部署 Membase MCP 服务器,解锁高级多会话功能。

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