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MCP 服务器记忆低风险

面向 AI 智能体的可审计记忆层：零 LLM 调用的本地摄取（约 10ms/条消息，气隙部署），准确率与 Mem0 相当而摄取成本低约 1000 倍，双时态信念状态，MCP 服务器。诚实的 LoCoMo/LongMemEval 基准测试。开源（Apache-2.0）。

Auditable memory layer for AI agents: zero-LLM-call local ingest (~10ms/msg, air-gapped), matches Mem0 on accuracy at ~1000x lower ingest cost, bi-temporal belief-state, MCP server. Honest LoCoMo/LongMemEval benchmarks. Open source (Apache-2.0).

怎么安装

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信息

协议: Apache-2.0
语言: Python
GitHub 星标: 6
月下载: –
最近更新: 2026-09-04
创建于: 2026-07-14

链接

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基础安全检查

检查结果: curated 收录但无 npm 包/安装命令
收录来源: curated:punkpeye/awesome-mcp-servers
主题标签: agent-memory, ai-agents, ai-memory, benchmarks, llm, local-first, locomo, longmemeval, mcp, mcp-server, mem0-alternative, model-context-protocol, python, rag, retrieval

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