Qdrant MCP Server - 为AI应用提供语义记忆层
官方实现 | Stars: 988 | Python | Apache-2.0
概述Qdrant MCP Server 是 Qdrant 官方提供的 Model Context Protocol 实现，作为 AI 应用的语义记忆层。它通过向量嵌入技术，能够在 Qdrant 向量搜索引擎中存储和检索上下文信息，支持语义代码搜索、知识库检索等场景。
该服务器提供了简单而强大的两个核心工具：存储（qdrant-store）和查找（qdrant-find），支持灵活的嵌入模型配置，可以与本地或远程的 Qdrant 数据库集成。特别适合需要长期记忆、上下文检索的 AI 应用场景，如代码助手、知识问答系统等。
核心特性
✅ Qdrant 官方实现，与向量数据库深度集成
🛠️ 简洁的两个核心工具：存储和查找
🎯 支持自定义嵌入...
Redis MCP Server - 为AI应用提供高性能数据管理
Redis MCP Server - 为AI应用提供高性能数据管理
官方实现 | Stars: 275 | Python | Apache-2.0
概述Redis MCP Server 是 Redis 官方提供的 Model Context Protocol 实现，作为 AI 应用的高性能数据层。它通过自然语言接口，使 AI 助手能够直接管理 Redis 中的各种数据结构，支持从简单缓存到复杂向量搜索的全场景应用。
该服务器提供了完整的 Redis 功能支持，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合、流、JSON 文档和向量搜索。特别适合需要高性能、实时响应的 AI 应用场景，如会话管理、对话历史、实时缓存、推荐系统和 RAG 语义搜索。
核心特性
✅ Redis 官方实现，提供原生级别的性能和可靠性
🚀 完整的数据结构支持：字符串、哈希、列表、集合、有序集合、流
📄 JSON ...
Redis MCP Server - 为 AI 应用提供自然语言 Redis 接口
Redis MCP Server - 为 AI 应用提供自然语言 Redis 接口简介Redis MCP Server 是 Redis 官方推出的 Model Context Protocol 服务器实现，为 AI 应用提供了通过自然语言管理和搜索 Redis 数据的强大能力。这个服务器让 Claude Desktop、VS Code 和 OpenAI Agents 等 AI 助手能够直接操作 Redis 的所有核心数据结构，包括 Strings、Hashes、Lists、Sets、Sorted Sets、JSON 文档、Stream 流式数据，以及强大的向量搜索功能。通过标准化的 MCP 协议，开发者可以轻松地将 Redis 的高性能数据存储能力集成到 AI 工作流中，实现会话管理、实时缓存、向量搜索等多种应用场景。
核心特性
完整的数据结构支持 - 支持 Redis 所有主要数据...