
mcp-rag-local MCP 服务器
mcp-rag-local MCP 服务器为 AI 助手赋能语义记忆,实现基于含义而非仅仅关键词的文本片段存储与检索。它利用 Ollama 生成嵌入,采用 ChromaDB 进行向量检索,支持本地工作流中高级知识管理与上下文回忆。...

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。
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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