AgentRecall-MCP vs everything
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
AgentRecall-MCP by Goldentrii | everything by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 252 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 51 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | AI / LLM 工具开发者工具效率工具 | 开发者工具AI / LLM 工具其它 |
| 实现语言 | TypeScript | TypeScript |
| 最近提交 | 本月 | 本月 |
AgentRecall-MCP · 概述
AgentRecall 提供 AI 会话记忆功能，通过思考-执行-反思循环实现 AI 代理的持久记忆和积累学习。
everything · 概述
官方 MCP 测试服务器，展示协议全部功能，供客户端开发者使用。
AgentRecall-MCP · 使用场景
- 为跨多个会话工作的 AI 代理提供持久记忆
- 使用 Claude 或类似 AI 工具的开发团队的知识管理
- 从 Claude AutoMemory 等现有记忆系统引导导入
everything · 使用场景
- 测试 MCP 客户端实现是否支持所有协议功能
- 通过参考服务器学习 MCP 协议能力
- 验证客户端对不同传输方式的兼容性
AgentRecall-MCP · 安装
安装
- 通过 npm 安装 MCP 服务器：
npm install -g agent-recall-mcp- 添加到 Claude Desktop 配置：
{
"mcpServers": {
"agent-recall": {
"command": "npx",
"args": ["agent-recall-mcp"]
}
}
}- 运行
/arbootstrap导入现有记忆系统和项目。
everything · 安装
NPX（推荐）
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
}
}
}Windows 用户请使用 cmd /c：
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
}
}
}Docker
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/everything"]
}
}
}全局安装
npm install -g @modelcontextprotocol/server-everything@latest
npx @modelcontextprotocol/server-everything