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添加 codewiki-mcp 到知识、记忆与 RAG 分类

README.md

@@ -675,6 +675,7 @@ MCP 客户端是 AI 的“操作台”，以下是几个热门选择：
 | [Basic Memory](https://github.com/basicmachines-co/basic-memory)                 | 本地优先的知识管理系统，从 Markdown 文件构建语义图，实现跨对话持久记忆。                                           | 社区实现, TypeScript 开发, 本地 Markdown 知识图谱记忆。                                               |
 | [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。                                            |
+| [codewiki-mcp](https://github.com/izzzzzi/codewiki-mcp)                            | codewiki.google 的 MCP 服务器 - 为开源仓库提供 AI 驱动的 Wiki 文档。搜索仓库、获取 Wiki 内容、提问关于任何仓库的问题。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, 开源仓库 Wiki 文档。                                         |
 | [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)。                                        |