Reverie
Graph memory that dreams: Neo4j knowledge-graph memory for AI agents with hybrid search
MCP-Server · von knowall.ai
Überblick
Reverie ist ein MCP-Server von knowall.ai. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Die letzte erfasste Änderung war am 2026-10-16. Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-25.
Was es abfragt
- Läuft auf Ihrem Rechner
- Geheimnisse: 1
- Einstellungen: 5
Erfordert: NEO4J_PASSWORD (geheim), NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME
Was es deklariert, abfragt und ausführt, vollständig
Installieren Sie nur Plugins von Entwicklern, denen Sie vertrauen. Wir zeigen, was die Marktplätze veröffentlichen, und testen keine Plugins.
Paket
npm @knowall-ai/reverie (@knowall-ai/reverie auf npm)
- npm-Downloads pro Woche: 122 (2026-10-16)
- npm-Downloads pro Monat: 558 (2026-10-16)
- Neueste Version auf npm: 0.5.3, veröffentlicht am 2026-09-24
Keine bekannten Schwachstellen in OSV für 0.5.3 (geprüft am 2026-10-23)
Keine bekannten Schwachstellen in OSV für 0.5.1 (geprüft am 2026-10-23)
Die npm-Angaben stammen aus dem öffentlichen npm-Register (registry.npmjs.org, api.npmjs.org). Jede Zahl gehört ihrem Register und wird nie mit einer anderen addiert. Ein Register, das keine Zahl veröffentlicht, zeigt keine: keine Zahl ist nicht null. Die Schwachstelleneinträge stammen von OSV.dev (CC BY 4.0) und betreffen nur die angegebene Version; ein Eintrag ohne Version erhält keine Antwort. Wir scannen keinen Code.
Funktioniert mit
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Nach den Marktplätzen, die ihn listen, und dem angegebenen MCP-Transport, wie jeder Client sie dokumentiert. Wir testen keine Plugins.
Verbinden
Befehle und Konfigurationen nur aus den Angaben der Marktplätze. Wir führen sie nicht für Sie aus und testen keine Plugins.
Als lokaler MCP-Server: npm-Paket
Erstellt aus den Angaben von Official MCP Registry.
claude mcp add --env "NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>" --env "NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>" --env "NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>" --transport stdio reverie -- npx -y @knowall-ai/reverie
[mcp_servers.reverie]
command = "npx"
args = ["-y", "@knowall-ai/reverie"]
[mcp_servers.reverie.env]
NEO4J_PASSWORD = "<YOUR_NEO4J_PASSWORD>"
NEO4J_URI = "<YOUR_NEO4J_URI>"
NEO4J_USERNAME = "<YOUR_NEO4J_USERNAME>"
{
"mcpServers": {
"reverie": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@knowall-ai/reverie"
],
"env": {
"NEO4J_PASSWORD": "<YOUR_NEO4J_PASSWORD>",
"NEO4J_URI": "<YOUR_NEO4J_URI>",
"NEO4J_USERNAME": "<YOUR_NEO4J_USERNAME>"
}
}
}
}
Ersetzen Sie die Werte in spitzen Klammern durch Ihre eigenen. Wir zeigen die Namen der Einstellungen, nie Werte.
Weitere optionale Einstellungen laut Marktplatz: NEO4J_DATABASE, REVERIE_EMBEDDINGS.
Wo es veröffentlicht ist
| Marktplatz | Status | Version | Zahlen | Verifiziert | Erstmals gesehen |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Eintrag in der Registry öffnen) | Gelistet | 0.5.3 | Downloads pro Monat (npm): 558 Downloads pro Woche (npm): 122 Forks (GitHub): 16 Sterne (GitHub): 69 |
Nicht markiert | |
| Official MCP Registry (Eintrag in der Registry öffnen) | Gelistet, als veraltet markiert | 0.5.1 | Downloads pro Monat (npm): 558 Downloads pro Woche (npm): 122 Forks (GitHub): 16 Sterne (GitHub): 69 |
Nicht markiert |
Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.
Was sich geändert hat
Bei diesem Plugin hat sich nichts bewegt, seit wir es beobachten.
Ähnliche Plugins
Produkte, deren eigene Namen, Beschreibungen, Werkzeuge und Skills diesem der Bedeutung nach am nächsten sind, auf allen Marktplätzen, die wir lesen. Die Nähe ist nur innerhalb dieser Liste geordnet.
-
neuromcp io.github.AdelElo13/neuromcp
Semantic memory for AI agents with hybrid search, knowledge graph, and consolidation
-
cozo-memory io.github.tobs-code/cozo-memory
Local-first memory system for AI agents with hybrid search and graph reasoning
-
yantrikdb-mcp io.github.yantrikos/yantrikdb-mcp
Cognitive memory for AI agents — semantic recall, knowledge graph, and contradiction detection
-
memory-lean io.github.zamansheikh/memory-lean
Token-lean memory for AI agents: a knowledge graph searched cheaply. Drop-in for server-memory.
-
Shared, serverless, conflict-free knowledge-graph memory for AI agents
-
memory-nexus-mcp io.github.KairosMobius/memory-nexus-mcp
Persistent semantic memory for AI agents with knowledge graphs and Intelligence Packs.
-
alaya-mcp io.github.SecurityRonin/alaya-mcp
Local memory engine for AI agents with knowledge graphs, forgetting, and semantic recall
-
shodh-memory io.github.varun29ankuS/shodh-memory
Cognitive memory for AI agents — semantic search, Hebbian learning, knowledge graphs.
-
memograph io.github.Indhar01/memograph
Graph-based memory system for LLMs with knowledge graphs and semantic search.
-
nexus-memory-mcp io.github.KairosMobius/nexus-memory-mcp
Persistent semantic memory for AI agents with knowledge graphs and Intelligence Packs.
Ähnliche Plugins nach Marktplatz
Dieselbe Frage an jeden Marktplatz einzeln: Gibt es dort ein Gegenstück zu diesem Plugin?
Gelistet auf Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
engram io.github.tstockham96/engram
Intelligent agent memory with automatic extraction, consolidation, and bi-temporal recall.
-
Persistent memory that survives across sessions. Hipocampus gives your agent a 3-tier memory system (hot/warm/cold) with a self-compressing 5-level compaction tree. Every session…
-
Persistent semantic memory for Claude Code. Stores knowledge in a local ChromaDB vector database and automatically retrieves relevant context on every message using Ollama bge-m3…
-
Local-first persistent session memory for Claude Code and other agents. SQLite + FTS5, no cloud.
Gelistet auf Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Continuous memory for Claude Code. Extracts, summarizes, and compresses conversations into tiered daily logs. Claude remembers what you did yesterday.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
-
mcp-server io.github.cap-js/mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of CAP applications.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
Gelistet auf Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Sanity content platform integration with MCP server, agent skills, and slash commands. Query and author content, build and optimize GROQ queries, design schemas, and set up Visual…
Gelistet auf Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Granola MCP connects your meeting history to ChatGPT so your assistant can pull real context from past conversations while you work. Use MCP when you're already working on…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
An agentic skills framework & software development methodology that works: planning, TDD, debugging, and collaboration workflows.
Gelistet auf Community GitHub marketplaces (5)
-
yantrikdb-mcp io.github.yantrikos/yantrikdb-mcp
Cognitive memory for AI agents — semantic recall, knowledge graph, and contradiction detection
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
Persistent local memory for coding agents: temporal knowledge graph, procedural and episodic recall
-
neural-memory io.github.nhadaututtheky/neural-memory
Persistent memory for AI agents — 55 MCP tools, spreading activation recall.
-
memtomem io.github.memtomem/memtomem
Markdown-first long-term memory for AI agents. Hybrid BM25 + vector search, runs locally.
Gelistet auf Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Maps branching Copilot conversations so parallel follow-up questions and exploration paths from complex tasks or learning can be navigated without losing context. Its visual…
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Go using the official github.com/modelcontextprotocol/go-sdk. Includes instructions for best practices, a…
Gelistet auf Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Gelistet auf Cursor: cursor/plugins (5)
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Capture, search, and organize notes and collections.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
Gelistet auf Docker MCP Catalog (5)
-
mcp-neo4j-memory io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-memory
MCP Neo4j Knowledge Graph Memory Server
-
Server-enforced workflow discipline for AI agents: work items, dependency graphs, quality gates
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
mcp-server-couchbase io.github.Couchbase-Ecosystem/mcp-server-couchbase
Couchbase Model Context Protocol Server to interact with Couchbase clusters
-
mcp-neo4j-data-modeling io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling
A simple Neo4j MCP server for creating graph data models.
Gelistet auf Official MCP Registry (5)
-
neuromcp io.github.AdelElo13/neuromcp
Semantic memory for AI agents with hybrid search, knowledge graph, and consolidation
-
cozo-memory io.github.tobs-code/cozo-memory
Local-first memory system for AI agents with hybrid search and graph reasoning
-
yantrikdb-mcp io.github.yantrikos/yantrikdb-mcp
Cognitive memory for AI agents — semantic recall, knowledge graph, and contradiction detection
-
memory-lean io.github.zamansheikh/memory-lean
Token-lean memory for AI agents: a knowledge graph searched cheaply. Drop-in for server-memory.
-
Shared, serverless, conflict-free knowledge-graph memory for AI agents
Gelistet auf PyPI (MCP servers) (5)
-
yantrikdb-mcp io.github.yantrikos/yantrikdb-mcp
Cognitive memory for AI agents — semantic recall, knowledge graph, and contradiction detection
-
Persistent memory for MCP-compatible agents: memory bank, fact cortex, dreams, graph.
-
link io.github.gowtham0992/link
Local personal memory for agents as MCP tools — remember, recall, search, context, graph traversal.
-
memshelf-mcp io.github.ignatenkofi/memshelf-mcp
Working memory for AI agents: digest-indexed episodes on a git shelf, recalled a section at a time.
-
mnemo io.github.n24q02m/mnemo
Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimited.
Gelistet auf npm registry (MCP servers) (5)
-
ori-memory io.github.aayoawoyemi/ori-memory
Persistent memory infrastructure for AI agents. Identity, knowledge graph, and search.
-
mcp net.modelbrain/mcp
Private memory layer for AI assistants. Local-first: remember, recall, forget, expand.
-
keymem io.github.donggyun112/keymem
Associative key-graph memory for LLM agents — recall by association, not vector similarity.
-
superlocalmemory io.github.varun369/superlocalmemory
Local-first AI memory with knowledge graphs and hybrid search. 17+ AI tools via MCP. Free.
-
gitmem io.github.gitmem-dev/gitmem
Persistent institutional memory for AI coding agents. Memory that compounds.
Nach Bedeutung gefunden, nicht über gemeinsamen Code oder ein gemeinsames Repository: Ähnliche Plugins bleiben getrennte Produkte, und dies ist weder eine Bewertung noch eine Empfehlung.
Möchten Sie dieses Zeichen für Ihr Plugin in unserem Katalog?
Belegen Sie mit einer Datei im Repository, einer Datei auf Ihrer Domain oder einem DNS-Eintrag, dass Sie es pflegen, und Sie können dieses Zeichen auf der Karte zeigen, dazu Live-Banner für Ihre Website und Ihr README. So funktioniert die Verifizierung
Außerdem erhalten Sie Hinweise, wenn ein Marktplatz es aufnimmt, entfernt, sein Verified-Zeichen oder seine Anforderungen ändert, und sein Remote-Endpunkt wird wie ein Webdienst überwacht.
Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.