cortex-scout vs memory
并排对比,帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
cortex-scout by cortex-works | memory by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 65 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 46 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 浏览器自动化网页抓取AI / LLM 工具 | 知识库 / RAGAI / LLM 工具效率工具 |
| 实现语言 | Rust | TypeScript |
| 最近提交 | 1 个月前 | 本月 |
cortex-scout · 概述
为AI代理提供统一网页抓取和有状态自动化引擎,支持MCP集成。
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。
cortex-scout · 使用场景
- 需要反机器人处理的令牌高效网页检索的 AI 代理
- 替代 Playwright 等重型框架的自动化测试工作流
- 需要深度多跳搜索和提取的研究系统
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
cortex-scout · 安装
安装
选项 A — 预构建二进制文件
从 GitHub Releases 下载最新版本:
cortex-scout-mcp— MCP stdio 服务器(推荐用于 VS Code/Cursor/Claude Desktop)cortex-scout— 可选的 HTTP 服务器
选项 B — 从源码构建
先安装 protoc,然后:
git clone https://github.com/cortex-works/cortex-scout.git
cd cortex-scout
cargo build --release --manifest-path mcp-server/Cargo.toml --bin cortex-scout-mcpClaude Desktop 集成
添加到 Claude Desktop 配置:
{
"mcpServers": {
"cortex-scout": {
"command": "env",
"args": [
"RUST_LOG=warn",
"CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS=90",
"/path/to/cortex-scout-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"]
}
}
}