video-research-mcp vs memory
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
video-research-mcp by Galbaz1 | memory by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 21 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 43 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 多媒体AI / LLM 工具知识库 / RAG | 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 |
video-research-mcp · 概述
通过 Gemini 3.1 Pro 和 Weaviate 集成提供 51 个视频分析和研究工具的 MCP 服务器。
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。
video-research-mcp · 使用场景
- 分析会议录像以提取行动项和决策
- 研究多源信息并带证据分级结果的主题
- 从研究结果创建带 TTS 解说的解释视频
- 构建和查询研究输出的知识图谱
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
video-research-mcp · 安装
npx video-research-mcp@latest
export GEMINI_API_KEY="your-key-here"对于 Claude Desktop 配置：
{
"mcpServers": {
"video-research": {
"command": "uvx",
"args": ["video-research-mcp"],
"env": { "GEMINI_API_KEY": "${GEMINI_API_KEY}" }
}
}
}需要 Python >= 3.11、uv、Node.js >= 16 和 Google AI API 密钥。
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"]
}
}
}