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@@ -667,6 +667,7 @@ MCP 客户端是 AI 的“操作台”，以下是几个热门选择：
 | [CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh)                | 增强的基于图的记忆，专注于 AI 角色扮演和故事生成。                                                          | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, 图记忆 (角色扮演/故事)。                                 |
 | [cognee-mcp](https://github.com/topoteretes/cognee/tree/main/cognee-mcp)           | GraphRAG 记忆服务器，支持自定义摄取、数据处理和搜索。                                                            | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, GraphRAG 记忆。                                            |
 | [entanglr/zettelkasten-mcp](https://github.com/entanglr/zettelkasten-mcp)          | 实现 Zettelkasten 知识管理方法的 MCP 服务器，允许通过 Claude 等客户端创建、链接和搜索原子笔记。                     | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, Zettelkasten 笔记法。                                        |
+| [engram-rs](https://github.com/kael-bit/engram-rs)                                 | 三层记忆引擎（Buffer→Working→Core），记忆根据重要性自动晋升、衰减和合并。混合语义+关键词召回，单 Rust 二进制文件。     | 社区实现, Rust 开发 🦀, 本地运行 🏠, 三层生命周期记忆。                                              |
 | [hannesrudolph/mcp-ragdocs](https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs)           | 提供通过向量搜索检索和处理文档工具的 MCP 服务器实现，使 AI 助手能用相关文档上下文增强响应。                           | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 文档 RAG (向量搜索)。                                        |
 | [kaliaboi/mcp-zotero](https://github.com/kaliaboi/mcp-zotero)                      | 让 LLM 与 Zotero Cloud 上的收藏和文献来源交互的连接器。                                                   | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, Zotero 文献管理。                                           |
 | [mcp-summarizer](https://github.com/0xshellming/mcp-summarizer)                    | AI 摘要 MCP 服务器，支持多种内容类型：纯文本、网页、PDF 文档、EPUB 书籍、HTML 内容。                        | 社区实现, Go 开发 📕, 云服务 ☁️, 多格式内容摘要。                                                    |