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licenseA
qualityC
maintenanceA multimodal local memory MCP server that lets AI agents search across text, PDFs, images, audio, and video using Gemini Embedding 2 and a local ChromaDB.
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MIT
evleven
by zinuotiger
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@evlevenFind related images and code notes for my project 'Neptune' from memory."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
README: evleven — Documentation Index
MemoryForge MCP × 多模态记忆引擎 | 第11个项目
一句话
evleven 是一个开源的、MCP 原生协议的自学习多模态记忆服务器。它在 MemoryForge MCP 的 L3-L5 认知学习管道基础上，新增图像、音频、代码三种记忆模态，支持跨模态检索。是当前唯一同时具备完整学习能力和多模态支持的 MCP 记忆方案。
Related MCP server: Universal Memory MCP Server
核心文档导航
交付层 (PRD + 架构)
文档 | 大小 | 内容 |
PRD-Core.md | 83KB | 产品需求核心卷——定位、用户画像、竞品矩阵、认知模型、MCP 工具设计 |
ADD.md | 79KB | 架构决策文档——12 项 ADR 含 CLIP/Whisper/AST 选型 |
DIS.md | 29KB | 深度实现规格——10 组件状态机 + 伪代码 + 错误处理 |
DEP.md | 11KB | 部署规格——数据流时序图 + 12 错误模式 + 监控告警 |
ADI.md | 10KB | API 与集成——5 种 Client 配置 + SDK 设计 + E2E 场景 |
OPS.md | 10KB | 运维手册——8 故障排查场景 + 容量规划 + 应急预案 |
附录 (深度分析)
文档 | 大小 | 内容 |
Appendix-A.md | 110KB | 竞品深度分析 + STRIDE 威胁模型 + FMEA 失效模式 |
Appendix-B.md | 81KB | 15 MCP Tools + 6 Resources 完整 API 规格 + 75+ 错误码 |
Appendix-C.md | 84KB | 基准测试 + 性能数据 + 可扩展性分析 |
Appendix-D.md | 84KB | 数据模型 + ERD + Schema 设计（含多模态表） |
Appendix-E.md | 81KB | LLM 安全 + 审计日志 + 合规 + Prompt 模板库 |
工程规格
文档 | 大小 | 内容 |
TST.md | 33KB | 测试规格——90+ 单元测试 + 35 集成测试 + 边界值表 |
TECH-ANCHOR.md | 5KB | 技术锚点——必用/禁止技术清单 |
与 Ten/MemoryForge 的差异
维度 | Ten | evleven |
记忆类型 | 3 (语义/情景/程序) | 6 (语义/情景/程序/视觉/音频/代码) |
模态 | 纯文本 | 文本 + 图像(CLIP) + 音频(Whisper) + 代码(tree-sitter) |
MCP 工具 | 12 | 15 |
MCP 资源 | 4 | 6 |
嵌入模型 | 1 (all-MiniLM) | 2 (all-MiniLM + CLIP) |
检索 | 文本语义 | 跨模态混合检索 |
L3-L5 学习 | 仅文本 | 全模态覆盖 |
技术栈
Python 3.11+ · FastMCP · SQLite (WAL) · sqlite-vec · FTS5 · CLIP ViT-B/32 · Whisper tiny · all-MiniLM-L6-v2 · tree-sitter · DeepSeek v4-pro · DashScope qwen-max · Apache 2.0
竞品对比
唯一同时满足以下所有条件的方案: ① L3-L5 认知学习 ② 多模态（文本+图像+音频+代码）③ MCP 原生协议 ④ 零依赖部署（pip install 一行）⑤ 跨模态检索 ⑥ 实体隔离+共享协议 ⑦ Web 管理面板。
版本
v1.0 | 2026-07-31 | evleven full-pipeline 自动生成
This server cannot be deployed
Maintenance
ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues
Related MCP Connectors
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Cross-tool persistent memory and context for AI assistants over MCP.
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
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