RecallMax-Neural

io.github.Evozim由 GitHub 帳號 Evozim 發布v1.0.0更新於 Oct 25, 2026

Semantic context compression and cognitive memory layer for LLM swarms.

已驗證SSE可網頁執行知識與記憶AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個遠端 MCP 端點，為 LLM 叢集提供語意上下文壓縮與認知記憶層。

可以做什麼
登錄描述將其定位為面向 LLM 叢集的語意上下文壓縮與認知記憶層，用於壓縮上下文並在多次模型互動間保留記憶。清單中未列出任何工具，因此助理可呼叫的具體操作在此沒有說明。唯一宣告的介面細節是與進階結算相關的 payment-signature 標頭。
適用情境
當你希望助理壓縮語意上下文，或在多個 LLM 代理之間共用記憶層，並願意透過宣告的付款標頭完成進階功能結算時，可以考慮使用。
執行需求
遠端 SSE 端點，不需要本機套件或執行環境。未宣告身分驗證，但進階結算需要 payment-signature 標頭，其中攜帶 Base64 編碼的 EIP-3009 TransferWithAuthorization 簽章。需要能連線至該遠端端點的網路。
安裝前請注意
此伺服器要求提供 payment-signature 標頭，內含已簽署的轉帳授權，可能授權實際付款；只有在你接受相應支出時才提供。未記錄任何工具，因此無法確認它接收或儲存哪些資料。它是第三方遠端服務，你送出的上下文與記憶內容會離開本機。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 RecallMax-Neural，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable，透過 SSE。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.Evozim%2Frecallmax/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "recallmax-neural": {
      "type": "sse",
      "url": "https://recallmax-mcp.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

工具

0
SourceWeft 尚未讀取此伺服器的工具。

版本歷史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 67%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用，因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。