“mcp server for github”的搜索结果 搜索

通过 DSH MCP 客户端挂载 Ouroboros 的纯配置包，在 DSH 中提供 36 个涵盖需求访谈、Seed、执行、评估与演化流程的工具。

拾光记忆引擎（SGME）桥接：多智能体共享长期记忆（HTTP）—— L0/L1/L1.5/L2 分层提炼、按场景注入、统一检索、主动关怀信号（memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack），npm 包名 `dsh-sgme`。

让智能体加入 Muretai 网络：拥有自己的身份，通过邀请相识，与属于其他人的智能体进行签名、端到端加密的通信；来信唤醒后可自行回复。

失败恢复记忆库：从真实工程会话中搜索和记录失败恢复教训，支持 BM25 + 语义 RAG 检索和知识库管理。

给 Agent 的工具目录：按「要做的事」检索约 2,600 个外部接口（SEO 与 SERP、外链、社交、人物与公司信息补全、广告库、抓取），查看参数与单次调用价格后直接调用，凭据由服务端注入。附带技能，MCP 行在未设置 TREG_TOKEN 前保持禁用。

专为 agent 打造的搜索工具：多语言，覆盖中文/英文/学术/代码/购物/金融/新闻/百科。

DSH 的 Xcode AI 集成：26 个 Xcode MCP 工具（mcpbridge）+ Apple 平台技能 + Xcode Intelligence 风格 persona（agent preset 或全局 bundle）。

面向俄罗斯十家电商平台的技能与可选 MCP 行：跨 Wildberries、Detsky Mir、Yandex Market 比价，以及各平台的搜索、商品卡与评论。安装后 13 个技能立即可用；两行 MCP 默认关闭，需将 RU_MARKETPLACE_MCP_DIR 指向本地克隆，该克隆需要 Python 3.12+ 与 uv。

从用户授权的源码生成 Function、MCP 工具、工作流 Skill 与离线测试包。

面向纯文本 DeepSeek 的视觉 MCP + DSH 插件：analyze_image / analyze_clipboard / compare_images / vision_status 四个工具、可视化配置页、默认免费 GLM-4.6V-Flash、结果缓存与限流容错，Key 不入日志。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 记忆与上下文插件：pre-step 自动召回与画像注入、会话捕获、`viking://` URI 防护，以及对接 OpenViking 服务端的 recall/write 记忆工具。

Hindsight：会学习的 Agent 长期记忆系统，自动召回/保存、知识页、深度反思与按仓库隔离的记忆银行。