Cerebrun 的 MCP 客户端——完整的个人上下文与记忆管理系统。获取用户上下文层（语言、项目、身份、保险库），执行语义搜索，管理知识库，并与 LLM 网关交互。适用场景：(1) 获取用户偏好或上下文，(2) 搜索用户知识库，(3) 管理项目与目标，(4) 存储或查询个人信息，(5) 通过 LLM 网关访问对话历史

AI代理的来源图谱——唯一允许代理证明其所知、追溯所知原因并无需大模型介入即可协同的内存层。带时间戳的事实、可审计的决策、确定性信任。提问“哪些模块需要部署？”→获得精确的类型化答案。支持Git式分支。三重内存结构：工作记忆、语义记忆、情景记忆。支持带偏见检测的决策回放、冲突检测、陈旧性级联。基于效用加权的边，能从代理反馈中自我优化。代理身份与信任评分。可回溯至任意历史图状态。兼容Cursor、Claude Desktop、LangGraph及任何MCP客户端。支持自托管。任意规模下每项操作成本为零。

设置并运行 OpenViking MCP 服务器以支持 RAG 功能，适用于需要通过 Model Context Protocol 向 Claude Desktop/CLI 或其他 MCP 客户端提供语义搜索和文档问答的场景。当用户请求涉及 OpenViking MCP、RAG 服务器或语义搜索 MCP 配置时触发。

发现、搜索和管理MCP（模型上下文协议）服务器。当用户需要查找MCP服务器、获取服务器信息、生成MCP客户端配置或与MCP生态系统互动时使用。适用于涉及MCP服务器、模型上下文协议、服务器发现或MCP配置的查询。