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✨ 1: Graph-Code
多语言代码图谱RAG系统
Graph-Code是一款多语言图基检索增强生成（RAG）系统，其核心功能在于利用Tree-sitter对Python、JavaScript、TypeScript、Rust和Go等多种编程语言的代码库进行语言无关的抽象语法树解析，并将代码结构、关系及外部依赖等信息构建并存储于Memgraph图数据库中，形成全面的知识图谱。通过集成Google Gemini大语言模型，该系统能够智能地将用户的自然语言提问转换为Cypher查询语句，使用户能够以直观的方式查询代码库的结构和内部关系，并检索相关的源代码片段，所有这些都基于其统一且语言无关的知识图谱模式设计，旨在高效处理复杂的代码结构和嵌套关系。
地址：https://github.com/vitali87/code-graph-rag
✨ 2: Deep Graph MCP Server
深度图代码MCP服务器
Deep Graph MCP Server是一个Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在将代码库转化为可交互的知识图谱，使开发者能够通过ChatGPT、GitHub Copilot、Claude等多种AI平台，利用自然语言对代码进行高级图谱查询和分析。其核心功能包括获取特定代码功能的完整源代码、探索代码内部的功能直接关联、对代码功能和项目文档进行语义搜索，以及分析代码实体变更所影响的功能依赖关系。此外，它还支持通过自定义命令实现全面的项目级分析工作流，如自动化架构概览、安全审计、技术债务评估、性能优化和智能迁移规划，极大地增强了代码理解与交互能力。
地址：https://github.com/JudiniLabs/mcp-code-graph
✨ 3: MCP-Zero
大模型工具链主动构建
MCP-Zero项目旨在为大型语言模型（LLM）代理主动构建工具链，其核心在于利用层级语义匹配技术，使LLM能够从零开始高效地集成和利用外部工具。该项目发布了名为MCP-tools的专用数据集，该数据集包含了308个服务器和2,797个精选工具，每个条目都附带详细的描述及高维语义嵌入，为LLM代理进行精确的工具发现和智能组合提供了基础，显著提升了它们处理复杂任务的能力。
地址：https://github.com/xfey/MCP-Zero
✨ 4: Nxtscape Browser
本地AI代理浏览器
Nxtscape Browser是一款开源的、以隐私为核心的智能浏览器，旨在将AI代理能力本地化运行在用户设备上，以此作为传统云端AI浏览器的替代方案。它提供了一个与Google Chrome相似的熟悉界面，兼容现有扩展，核心亮点在于其AI代理功能，能够直接在浏览器内实现自动化任务，同时确保用户数据（包括浏览历史）通过使用本地AI模型（如Ollama）或用户自己的API密钥而始终保留在本地，避免数据上传至第三方。该项目由社区驱动，强调透明度，致力于通过集成AI能力显著提升用户生产力，并计划未来推出MCP商店和AI广告拦截器。
地址：https://github.com/nxtscape/nxtscape
✨ 5: MemoryMesh
AI知识图谱记忆服务器
MemoryMesh是一款专为AI模型，特别是文本冒险游戏和交互式故事讲述设计的高效本地知识图谱服务器，其核心功能在于帮助AI维护一致且结构化的记忆。它通过动态的、基于Schema的工具自动生成数据操作功能，允许用户定义详细的Schema来指导AI创建、更新和删除知识图谱中的节点（实体）和边（关系），并支持使用元数据来提供上下文和定义复杂的关联。此外，项目还提供了SchemaManager工具简化Schema的创建过程，以及MemoryViewer可视化工具用于直观地查看和分析知识图谱的数据结构和内容，从而确保AI能够高效地与结构化信息进行交互并从中学习。
地址：https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh
（文：每日AI新工具）