Python Memory MCP Server
A Python-based server providing persistent memory management for AI models with SQLite and Markdown dual backend storage. It features full-text search, RAG-enhanced querying, and cross-project knowledge sharing for integration with Claude, Cursor, and Rovo Dev.
README
Python Memory MCP Server
Python 記憶管理 MCP 伺服器
一個基於 Python 的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器,提供智能記憶管理功能,支援 SQLite 和 Markdown 雙後端儲存。
A Python-based Model Context Protocol (MCP) server providing intelligent memory management with SQLite and Markdown dual backend storage support.
🚀 功能特色 / Features
🏗️ 全新架構 2.0 / New Architecture 2.0
- ✨ 簡化架構:從 25+ 個表簡化為 7 個表(簡化 72%)
Simplified Architecture: Reduced from 25+ tables to 7 tables (72% reduction) - 🚀 統一資料模型:單一主表設計,邏輯清晰易維護
Unified Data Model: Single main table design, clear and maintainable logic - ⚡ 高效能搜尋:SQLite FTS5 全文搜尋 + Trigram 分詞器,完美支援中文搜尋
High-Performance Search: SQLite FTS5 full-text search + Trigram tokenizer, perfect Chinese search support - 🔒 資料完整性:100% 資料遷移保證,無資料遺失
Data Integrity: 100% data migration guarantee, no data loss
💾 雙後端支援 / Dual Backend Support
- 🗄️ SQLite 後端(預設):高效能資料庫儲存,支援複雜查詢
SQLite Backend (Default): High-performance database storage with complex query support - 📝 Markdown 後端:人類可讀的檔案格式,便於版本控制
Markdown Backend: Human-readable file format, version control friendly - 🔄 智能同步:自動將 Markdown 專案同步到 SQLite
Intelligent Sync: Automatically sync Markdown projects to SQLite
🎯 核心功能 / Core Features
- 📤 多格式匯出:支援 Markdown、JSON、CSV、TXT 格式匯出
Multi-format Export: Support export to Markdown, JSON, CSV, TXT formats - 🔍 智能搜尋:全文搜尋、分類篩選、專案內搜尋、智能路由優化
Intelligent Search: Full-text search, category filtering, project-specific search, smart routing optimization - 🧠 RAG 增強問答:基於專案記憶的智能問答系統,支援複雜查詢
RAG-Enhanced Q&A: Intelligent Q&A system based on project memory, supports complex queries - 📊 專案管理:分類管理、統計分析、專案重命名、階層結構展示
Project Management: Category management, statistical analysis, project renaming, hierarchical structure display - 🏷️ 智能標籤建議:自動分析內容並建議合適標籤分類
Smart Tag Suggestions: Automatically analyze content and suggest appropriate tags - 🔗 內容關聯分析:多維度相似性計算,發現相關內容
Content Relationship Analysis: Multi-dimensional similarity calculation to discover related content - 🕒 時間追蹤:創建時間、更新時間自動記錄
Time Tracking: Automatic creation and update timestamp recording - ✏️ 條目管理:新增、編輯、刪除特定記憶條目
Entry Management: Add, edit, delete specific memory entries - 🎯 精確定位:根據ID、時間戳、標題、分類、內容匹配
Precise Targeting: By ID, timestamp, title, category, content matching - 📋 條目列表:方便查看和管理所有記憶條目
Entry Listing: Easy viewing and management of all memory entries - 📝 語義搜尋:查詢擴展與語義相關內容搜尋
Semantic Search: Query expansion and semantically related content search - 📊 專案摘要:支援簡略、詳細、時間線三種摘要模式
Project Summary: Supports brief, detailed, and timeline summary modes
🌐 整合支援 / Integration Support
- 🚀 啟動時自動顯示專案列表,提升使用體驗
Auto project list display on startup for enhanced user experience - 🎯 與 Claude Desktop / Claude Code / Cursor / Rovo Dev 完美整合
Perfect integration with Claude Desktop / Claude Code / Cursor / Rovo Dev - 🚀 支援 Rovo Dev 的
acli命令管理
Support for Rovo Dev'saclicommand management - 🌐 全局記憶:跨專案共享的知識庫,儲存通用規範和最佳實踐
Global Memory: Cross-project knowledge base for storing universal standards and best practices - 🐍 純 Python 實作,無額外依賴
Pure Python implementation with no additional dependencies
🛠️ 安裝和設定 / Installation and Setup
1. 環境需求 / System Requirements
- Python 3.8+
- Claude Code 或 Cursor IDE / Claude Code or Cursor IDE
- 作業系統:Windows、macOS、Linux / Operating Systems: Windows, macOS, Linux
2. 快速安裝 / Quick Installation
# 克隆專案 / Clone the project
git clone https://github.com/wty0512/memory-mcp-server.git
cd memory-mcp-server
# 創建虛擬環境(可選但推薦)/ Create virtual environment (optional but recommended)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 檢查依賴(目前使用 Python 標準庫,無需額外依賴)
# Check dependencies (currently uses Python standard library, no additional dependencies needed)
# pip install -r requirements.txt # 目前無需執行此步驟 / Currently not needed
# 設定執行權限(macOS/Linux)/ Set execution permissions (macOS/Linux)
chmod +x memory_mcp_server.py
chmod +x start_server.sh
# 🚀 首次啟動會自動同步現有 Markdown 專案到 SQLite
# 🚀 First startup will automatically sync existing Markdown projects to SQLite
# 如果您有現有的 Markdown 記憶檔案,系統會自動處理
# If you have existing Markdown memory files, the system will handle them automatically
3. 自動設定工具(推薦)/ Automatic Setup Tool (Recommended)
# 使用自動設定工具 / Use automatic setup tool
python3 setup_claude_code.py
# 工具會自動:/ The tool will automatically:
# 1. 偵測您的作業系統 / Detect your operating system
# 2. 找到 Claude Code 配置檔案 / Find Claude Code config file
# 3. 備份現有配置 / Backup existing configuration
# 4. 自動添加記憶伺服器配置 / Add memory server configuration
4. 手動設定 Claude Desktop(如果自動設定失敗)
步驟 1: 找到設定檔位置
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
步驟 2: 編輯設定檔
打開設定檔並添加以下配置(請替換路徑為你的實際路徑):
{
"mcpServers": {
"markdown-memory": {
"command": "python3",
"args": ["/完整路徑/到/markdown-memory-mcp-server/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio",
"env": {
"PYTHONPATH": "/完整路徑/到/markdown-memory-mcp-server",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
},
"cwd": "/完整路徑/到/markdown-memory-mcp-server"
}
}
}
步驟 3: 獲取完整路徑
在專案目錄中執行以下命令獲取完整路徑:
# 在 markdown-memory-mcp-server 目錄中執行
pwd
# 複製輸出的路徑,替換上面配置中的 "/完整路徑/到/markdown-memory-mcp-server"
Claude Code / Cursor 設定
設定檔位置:
- macOS/Linux:
~/.cursor/mcp.json - Windows:
%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json
方法 1: 全域設定 編輯設定檔:
{
"mcpServers": {
"markdown-memory": {
"command": "python3",
"args": ["/absolute/path/to/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio",
"env": {
"PYTHONPATH": "/absolute/path/to/markdown-memory-mcp-server"
}
}
}
}
方法 2: 專案設定
在專案根目錄創建 .cursor/mcp.json(所有作業系統相同):
{
"mcpServers": {
"markdown-memory": {
"command": "python3",
"args": ["./memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio"
}
}
}
Rovo Dev 設定 🚀
設定檔位置:
- macOS/Linux:
~/.rovodev/mcp.json - Windows:
%USERPROFILE%\.rovodev\mcp.json
為什麼 Rovo Dev 需要這個記憶伺服器?
- 🔄 Rovo Dev 每個資料夾都是獨立的工作環境
- 💾 內建記憶功能不會持久化儲存到檔案
- 🚫 無法跨專案或跨資料夾記住開發歷程和知識
- 🧠 需要外部記憶系統來維持長期記憶和學習積累
快速設定(推薦方法)
# 開啟 MCP 設定檔
acli rovodev mcp
# 查看 Rovo Dev 日誌
acli rovodev log
# 啟動 Rovo Dev(設定完成後)
acli rovodev run
手動設定方式
編輯 ~/.rovodev/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"markdown-memory": {
"command": "python3",
"args": ["/absolute/path/to/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio",
"env": {
"PYTHONPATH": "/absolute/path/to/markdown-memory-mcp-server",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
},
"cwd": "/absolute/path/to/markdown-memory-mcp-server"
}
}
}
Rovo Dev 專用配置範例
{
"mcpServers": {
"markdown-memory": {
"command": "python3",
"args": ["/absolute/path/to/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio",
"env": {
"PYTHONPATH": "/absolute/path/to/markdown-memory-mcp-server",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
},
"cwd": "/absolute/path/to/markdown-memory-mcp-server",
"capabilities": {
"tools": true,
"resources": false,
"prompts": false
}
}
},
"globalSettings": {
"logLevel": "info",
"timeout": 30000
}
}
驗證 Rovo Dev 設定
# 檢查設定檔是否正確
acli rovodev mcp --validate
# 測試 MCP 伺服器連接
acli rovodev test-mcp markdown-memory
# 查看所有已配置的 MCP 伺服器
acli rovodev list-mcp
📊 架構說明 / Architecture
🏗️ 新架構 2.0 / New Architecture 2.0
經過全面重構,Memory MCP Server 現在採用簡化且高效的架構:
After comprehensive refactoring, Memory MCP Server now uses a simplified and efficient architecture:
Memory MCP Server 2.0 (SQLite)
├── 🗄️ 核心資料表 / Core Data Table
│ └── memory_entries # 統一記憶條目表 / Unified memory entries table
│ ├── id # 唯一識別碼 / Unique identifier
│ ├── project # 專案名稱 / Project name
│ ├── category # 分類標籤 / Category tag
│ ├── entry_type # 條目類型 / Entry type
│ ├── title # 標題 / Title
│ ├── summary # 摘要 / Summary
│ ├── entry # 內容 / Content
│ ├── created_at # 創建時間 / Creation time
│ └── updated_at # 更新時間 / Update time
├── 🔍 全文搜尋系統 / Full-Text Search System
│ ├── memory_fts # FTS5 搜尋表 / FTS5 search table
│ └── 自動觸發器 / Auto triggers (INSERT/UPDATE/DELETE)
├── 📊 索引系統 / Index System
│ ├── idx_memory_project # 專案索引 / Project index
│ ├── idx_memory_category # 分類索引 / Category index
│ └── idx_memory_created # 時間索引 / Time index
└── ⚡ 效能優化 / Performance Optimization
├── 單表查詢 / Single table queries
├── 高效索引 / Efficient indexing
└── FTS5 全文搜尋 / FTS5 full-text search
🎯 架構優勢 / Architecture Advantages
- 📉 複雜度降低 72%:從 25+ 個表簡化為 7 個表
72% Complexity Reduction: From 25+ tables to 7 tables - 🚀 查詢效能提升:單表查詢,無複雜關聯
Enhanced Query Performance: Single table queries, no complex joins - 🔧 維護性提升:統一的資料模型,邏輯清晰
Improved Maintainability: Unified data model, clear logic - 💾 儲存效率:獨立欄位儲存,節省 tokens
Storage Efficiency: Independent field storage, token savings - 🔍 搜尋優化:FTS5 + Trigram 分詞器,完美支援中文全文搜尋
Search Optimization: FTS5 + Trigram tokenizer, perfect Chinese full-text search support
🔄 資料遷移 / Data Migration
系統會自動檢測並遷移舊版本的資料:
The system automatically detects and migrates data from older versions:
- ✅ 自動檢測:啟動時自動檢查是否需要遷移
Auto Detection: Automatically checks for migration needs on startup - 🔒 安全遷移:100% 資料完整性保證
Safe Migration: 100% data integrity guarantee - 📊 遷移報告:詳細的遷移狀態和統計
Migration Report: Detailed migration status and statistics - 🚀 無縫升級:用戶無需手動操作
Seamless Upgrade: No manual intervention required
📖 使用說明
重啟應用程式
設定完成後:
- Claude Desktop: 完全關閉並重新啟動 Claude Desktop
- Rovo Dev: 執行
acli rovodev restart或acli rovodev run - Cursor: 重新載入視窗 (Ctrl/Cmd + Shift + P → "Developer: Reload Window")
⚠️ 重要說明
記憶功能需要主動指令才會記錄:
- ❌ 不會自動記錄:系統不會自動保存每次對話
- ✅ 需要明確指示:你必須主動告訴 AI 要記錄什麼內容
- 🔒 隱私保護:確保只有你想要的內容被保存
- 🎯 精準記錄:避免無用信息堆積,讓記憶更有價值
基本使用
專案記憶操作
- 儲存專案記憶
請幫我儲存這次討論的重點:
- 實作了 Python MCP 伺服器
- 使用 Markdown 管理記憶
- 支援搜尋和分類功能
專案ID: python-mcp-dev
標題: 伺服器實作完成
分類: development
- 搜尋記憶
搜尋 "python-mcp-dev" 專案中關於 "MCP 伺服器" 的記錄
- 查看專案列表
列出所有有記憶的專案
- 查看記憶統計
顯示 "python-mcp-dev" 專案的記憶統計信息
全局記憶操作
全局記憶用於儲存跨專案共享的知識,如開發規範、最佳實踐、常用模板等。
- 儲存全局記憶
請將這個 Git commit message 規範儲存到全局記憶:
[TAG] module_name: 簡短描述變更內容 (≤ 50 字元)
標籤說明:
- [FIX] 修正錯誤
- [ADD] 新增功能
- [IMP] 改進功能
- [REF] 重構程式碼
標題:Git Commit 規範
分類:開發規範
- 查詢全局記憶
請查看全局記憶中的所有內容
- 搜尋全局記憶
在全局記憶中搜尋關於 "Git" 的內容
使用建議:
- 🎯 專案記憶:儲存特定專案的討論、決策、進度
- 🌐 全局記憶:儲存通用的規範、模板、最佳實踐
- 💡 主動參考:在需要時明確要求 AI 參考相關記憶
可用功能
專案記憶功能
save_project_memory- 保存記憶到指定專案get_project_memory- 獲取專案的完整記憶search_project_memory- 搜尋專案記憶內容list_memory_projects- 列出所有專案get_recent_project_memory- 獲取最近的記憶條目get_project_memory_stats- 獲取記憶統計信息delete_project_memory- 刪除專案記憶(謹慎使用)list_project_memory_entries- 列出專案中的所有記憶條目(帶ID編號)delete_project_memory_entry- 刪除特定的記憶條目edit_project_memory_entry- 編輯特定的記憶條目export_project_memory- 匯出專案記憶為多種格式(Markdown、JSON、CSV、TXT)rename_project- 重命名專案
🧠 智能功能
rag_query- 基於專案記憶的智能問答(RAG-based Q&A)summarize_project- 生成專案內容摘要(簡略/詳細/時間線)semantic_search- 語義相關內容搜尋,智能擴展查詢關鍵字suggest_tags- 智能標籤和分類建議analyze_content_relations- 內容關聯分析,尋找相關記憶條目search_index- 智能索引搜尋,大幅減少 token 使用get_hierarchy_tree- 獲取專案的階層樹狀結構rebuild_index_for_project- 為專案重建所有索引條目get_index_stats- 獲取索引統計資訊update_index_entry- 更新索引條目的階層和分類資訊
📥 匯入功能
import_project_memory_universal- 通用匯入,自動偵測格式import_project_memory_from_markdown- 從 Markdown 檔案匯入import_project_memory_from_json- 從 JSON 檔案匯入import_project_memory_from_csv- 從 CSV 檔案匯入import_project_memory_from_txt- 從純文字檔案匯入
全局記憶功能
🌐 save_global_memory- 儲存內容到全局記憶🌐 get_global_memory- 獲取所有全局記憶內容🌐 search_global_memory- 搜尋全局記憶內容🌐 get_global_memory_stats- 獲取全局記憶統計信息
🔍 智能搜尋使用指南
智能索引搜尋
# 使用智能搜尋查找內容
使用智能搜尋在 "專案名稱" 中查找關於 "關鍵字" 的內容
# 查看專案階層結構
顯示 "專案名稱" 的內容階層樹狀結構
# 重建專案索引
為 "專案名稱" 重建智能索引
# 查看索引統計
顯示 "專案名稱" 的索引統計資訊
🆕 新功能使用指南
精確的記憶條目管理
1. 列出所有記憶條目
使用 list_memory_entries 工具查看專案中的所有記憶條目,每個條目都有唯一的ID編號:
參數:
- project_id: 專案識別碼
範例回應:
1. 2025-01-15 10:30:00 - 會議記錄 #工作
今天的團隊會議討論了新功能開發...
2. 2025-01-15 14:20:00 - 程式碼筆記 #開發
實作了新的API端點...
2. 刪除特定記憶條目
使用 delete_memory_entry 工具可以根據多種條件刪除特定條目:
參數:
- project_id: 專案識別碼(必需)
- entry_id: 條目ID(1-based索引)
- timestamp: 時間戳模式匹配
- title: 標題模式匹配
- category: 分類模式匹配
- content_match: 內容模式匹配
範例:
- 刪除第2個條目:entry_id="2"
- 刪除所有包含"測試"分類的條目:category="測試"
- 刪除標題包含"會議"的條目:title="會議"
- 刪除特定日期的條目:timestamp="2025-01-15"
- 刪除內容包含特定關鍵字的條目:content_match="API"
3. 編輯記憶條目
使用 edit_memory_entry 工具編輯現有條目的內容:
參數:
- project_id: 專案識別碼(必需)
- entry_id: 條目ID(1-based索引)
- timestamp: 時間戳模式匹配(用於查找條目)
- new_title: 新標題
- new_category: 新分類
- new_content: 新內容
範例:
- 編輯第1個條目的標題:entry_id="1", new_title="更新的標題"
- 修改條目內容:entry_id="2", new_content="這是更新後的內容"
- 更改分類:entry_id="3", new_category="已完成"
4. 匯出專案記憶
使用 export_project_memory 工具將專案記憶匯出為不同格式:
參數:
- project_id: 專案識別碼(必需)
- format: 匯出格式(可選,預設:markdown)
- "markdown" - Markdown 格式,保持原始格式
- "json" - JSON 格式,結構化資料
- "csv" - CSV 格式,適合數據分析
- "txt" - 純文字格式,移除標記
- output_path: 輸出檔案路徑(可選,不指定則直接顯示內容)
- include_metadata: 是否包含元數據(可選,預設:true)
範例:
- 預設 Markdown 格式:export_project_memory(project_id="my-project")
- 匯出為 JSON 檔案:export_project_memory(project_id="my-project", format="json", output_path="backup.json")
- 匯出為 CSV:export_project_memory(project_id="my-project", format="csv")
- 純文字格式:export_project_memory(project_id="my-project", format="txt", include_metadata=false)
使用建議
- 先列出條目:使用
list_memory_entries查看所有條目和它們的ID - 精確刪除:使用條目ID進行精確刪除,或使用模式匹配批量刪除
- 安全編輯:編輯前建議先備份重要資料
- 分類管理:善用分類功能來組織和管理記憶條目
- 📤 定期備份:使用匯出功能定期備份重要專案記憶
🚀 部署和整合
與 Claude Desktop / Claude Code 整合
- 安裝和設定
cd /path/to/your/project
python3 memory_mcp_server.py
- 設定 Claude Desktop
編輯設定檔
claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "python3",
"args": ["/absolute/path/to/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio"
}
}
}
- 設定 Cursor/Claude Code
編輯
mcp.json:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "python3",
"args": ["/absolute/path/to/memory_mcp_server.py"],
"transport": "stdio"
}
}
}
🔍 故障排除
常見問題
-
Claude Desktop 沒有顯示記憶功能
- 確認設定檔路徑正確
- 檢查 JSON 格式是否有效(使用 JSON 驗證器)
- 完全重啟 Claude Desktop
- 檢查路徑是否使用完整絕對路徑
-
伺服器無法啟動
# 檢查 Python 版本(需要 3.8+)
python3 --version
# 檢查檔案權限(macOS/Linux)
chmod +x memory_mcp_server.py
# 手動測試伺服器
cd markdown-memory-mcp-server
python3 memory_mcp_server.py
- 路徑相關錯誤
# 獲取當前完整路徑
pwd
# 檢查記憶目錄是否創建
ls -la ai-memory/
# 檢查檔案權限
ls -la memory_mcp_server.py
-
Windows 用戶常見問題
- 路徑使用反斜線
\或雙反斜線\\ - 設定檔位置:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Python 命令可能是
python或python3,取決於安裝方式
檢查 Windows Python 命令:
# 測試哪個命令可用 python --version python3 --versionWindows 配置範例:
{ "mcpServers": { "markdown-memory": { "command": "python3", "args": ["C:\\path\\to\\memory_mcp_server.py"], "transport": "stdio", "env": { "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\markdown-memory-mcp-server", "PYTHONIOENCODING": "utf-8" }, "cwd": "C:\\path\\to\\markdown-memory-mcp-server" } } }如果
python3不可用,改用python:{ "mcpServers": { "markdown-memory": { "command": "python", "args": ["C:\\path\\to\\memory_mcp_server.py"], "transport": "stdio", "env": { "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\markdown-memory-mcp-server", "PYTHONIOENCODING": "utf-8" }, "cwd": "C:\\path\\to\\markdown-memory-mcp-server" } } } - 路徑使用反斜線
-
Rovo Dev 專用故障排除
# 檢查 Rovo Dev 是否正確安裝 acli --version # 驗證 MCP 設定檔格式 acli rovodev mcp --validate # 查看詳細日誌 acli rovodev log --tail # 重啟 Rovo Dev 服務 acli rovodev restart # 測試記憶伺服器連接 acli rovodev test-mcp markdown-memory常見 Rovo Dev 錯誤:
- ❌
MCP server not found: 檢查路徑是否正確 - ❌
Python command failed: 確認 Python 環境設定 - ❌
Permission denied: 檢查檔案執行權限 - ❌
Connection timeout: 增加 timeout 設定值
- ❌
驗證安裝
- 測試伺服器啟動
cd markdown-memory-mcp-server
python3 -c "from memory_mcp_server import MCPServer; print('✅ 伺服器可以正常導入')"
- 檢查設定檔
# macOS
cat ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows
type %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
獲取幫助
如果遇到問題,請在 GitHub Issues 中提供:
- 作業系統版本
- Python 版本
- 錯誤訊息
- Claude Desktop 設定檔內容
享受您的 AI 記憶管理系統! 🚀
📋 更新日誌 / Changelog
🎉 版本 2.1.0 - 智能增強版 / Version 2.1.0 - Intelligence Enhanced
🧠 新增智能功能
- ✨ RAG 增強問答:實作基於專案記憶的智能問答系統
- 🔍 語義搜尋:支援查詢擴展與語義相關內容搜尋
- 🏷️ 智能標籤建議:自動分析內容並建議合適的標籤分類
- 🔗 內容關聯分析:多維度相似性計算,發現相關內容連結
- 📊 專案摘要生成:支援簡略、詳細、時間線三種摘要模式
- 🚀 智能路由優化:自動選擇最佳搜尋策略,減少 token 消耗
- 📋 索引系統:實作階層化索引結構,支援高效查詢
🔧 系統優化
- ✅ Claude Code 整合:完整支援 Claude Code SuperClaude 框架
- 🔄 自動設定工具:提供 setup_claude_code.py 自動配置腳本
- 📝 CLAUDE.md 文件:專門為 Claude Code 提供開發指南
- 🐛 Bug 修復:修正 project_id → project 欄位名稱問題
🎉 版本 2.0.0 - 架構重構完成 / Version 2.0.0 - Architecture Refactoring Complete
- ✨ 全新架構:從 25+ 個表簡化為 7 個表(簡化 72%)
- 🚀 效能提升:FTS5 + Trigram 全文搜尋,查詢速度提升 3-5 倍
- 🔒 資料安全:100% 自動資料遷移,無資料遺失
- 🔧 維護性:統一資料模型,邏輯清晰易維護
- 🎯 完美測試:43/43 測試通過(100%),混合搜尋策略確保準確性
詳細更新內容請查看 CHANGELOG.md
For detailed update information, please see CHANGELOG.md
有任何問題或建議,請隨時提出!
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This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.