beever-atlas vs memory
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
beever-atlas by Beever-AI | memory by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 328 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 50 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 沟通协作知识库 / RAGAI / LLM 工具 | 知识库 / RAGAI / LLM 工具效率工具 |
| 实现语言 | Python | TypeScript |
| 最近提交 | 本月 | 本月 |
beever-atlas · 概述
Beever Atlas 是一个 MCP 服务器，将团队聊天转换为自动维护的知识库，集成搜索和问答功能。
memory · 概述
一个实现持久化记忆的 MCP 服务器，使用本地知识图谱让 AI 模型能在聊天间记住用户信息。
beever-atlas · 使用场景
- 从聊天对话中自动生成团队文档
- 带来源引用的 AI 搜索团队通信内容
- 通过 MCP 将团队知识库集成到 Claude Code 和 Cursor 中
memory · 使用场景
- 通过记住用户偏好、历史和关系来个性化 AI 助手交互
- 构建维护对话历史的上下文感知聊天应用
- 创建在 AI 模型会话间持久化的知识库
beever-atlas · 安装
安装步骤
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/beever-ai/beever-atlas.git
cd beever-atlas- 尝试演示（可选）：
make demo- 获取 API 密钥：
GOOGLE_API_KEY用于 Gemini 提取和回答JINA_API_KEY用于嵌入（Jina v4）
- 一键安装：
./atlas这将引导您完成设置，包括嵌入模型、LLM 提供商、图后端和 MCP 服务器配置。
Claude Desktop 集成
添加到 Claude Desktop 配置：
{
"mcpServers": {
"beever-atlas": {
"command": "npx",
"args": ["beever-atlas-mcp"]
}
}
}memory · 安装
安装
Claude Desktop
添加到你的 claude_desktop_config.json 文件中：
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
}
}
}VS Code
使用一键安装按钮或在 .vscode/mcp.json 中手动配置：
{
"servers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
}
}
}Docker
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "-v", "claude-memory:/app/dist", "--rm", "mcp/memory"]
}
}
}