mlb-mcp vs memory
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mlb-mcp by etweisberg | memory by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 25 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 44 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 其它AI / LLM 工具 | 知识库 / RAGAI / LLM 工具效率工具 |
| 实现语言 | Python | TypeScript |
| 最近提交 | 2 个月前 | 本月 |
mlb-mcp · 概述
Python 开发的棒球分析 MCP 服务器，提供对 statcast、fangraphs 和 baseball reference 数据的 API 访问。
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。
mlb-mcp · 使用场景
- 棒球分析师可以使用 MCP 工具检索球员统计数据和比赛表现数据
- 体育记者可以编程生成棒球可视化和统计报告
- 幻想棒球迷可以获取最新的球员数据以做出阵容决策
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
mlb-mcp · 安装
安装
- 如果你还没有安装 uv，请先安装：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh- 创建并激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate # 在 Unix/macOS 上
# 或者在 Windows 上
.venv\Scripts\activate- 安装依赖项：
uv pip install -e .Claude Desktop 集成
要将此 MCP 服务器连接到 Claude Desktop，请将配置添加到你的 claude_desktop_config.json 文件中：
"mcp-baseball-stats": {
"command": "{PATH_TO_UV}",
"args": [
"--directory",
"{PROJECT_DIRECTORY}",
"run",
"python",
"-m",
"mlb_stats_mcp.server"
],
"env": {
"MLB_STATS_LOG_FILE": "{LOG_FILE_PATH}",
"MLB_STATS_LOG_LEVEL": "DEBUG"
}
}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"]
}
}
}