原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Citadel

作者:yp3y5akh0v版本 2.7.0i★ –i在你的电脑上运行
注册名称dev.citadeldb/mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Encrypted-first embedded database with vector search and agent memory, exposed as MCP tools

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 搜索与 AI 记忆
  • 你需要填写:CITADEL_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "citadeldb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "citadeldb-mcp",
        "--db",
        "your-value",
        "--embedder",
        "your-value"
      ],
      "env": {
        "CITADEL_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add citadeldb --env CITADEL_KEY=your-value -- uvx citadeldb-mcp --db your-value --embedder your-value

运行前请先填写空着的值。

这个服务器需要在启动命令中填入值,请复制设置后自行填写。

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "citadeldb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "citadeldb-mcp",
        "--db",
        "your-value",
        "--embedder",
        "your-value"
      ],
      "env": {
        "CITADEL_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器需要在启动命令中填入值,请复制设置后自行填写。

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "citadeldb": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "citadeldb-mcp",
        "--db",
        "your-value",
        "--embedder",
        "your-value"
      ],
      "env": {
        "CITADEL_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • CITADEL_KEY 机密 必填 env
    Passphrase used to unlock the encrypted Citadel database

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(citadeldb.dev)不是仓库所有者(yp3y5akh0v);可能是其他人代为上架的

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7249 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7249 个服务器的 49% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7249 个服务器的 33%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Citadel 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

你需要填写:CITADEL_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(2.7.0)于40天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT今天更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

citadeldb-mcp

mcp-name: dev.citadeldb/mcp

Model Context Protocol (MCP) server for the Citadel encrypted memory engine. Gives any MCP client (Claude Desktop, an IDE, an agent) persistent, encrypted memory.

Memory lives in a local citadeldb-mem region: AES-256 encrypted at rest, per-atom sealed and HMAC-authenticated, recalled through a hybrid vector + keyword + recency + importance fusion over a PRISM approximate nearest-neighbor index, connected by a typed edge graph, and forgotten by destroying keys (cryptographic erasure).

Install

Run it with no install. For semantic recall, pull the recommended embedder and cross-encoder reranker once, then enable both:

uvx citadeldb-mcp pull e5-large

uvx citadeldb-mcp pull ms-marco-minilm

The pull commands do not open a vault. Before serving, set CITADEL_KEY to the vault passphrase (export CITADEL_KEY="your-passphrase" on macOS/Linux or $env:CITADEL_KEY = "your-passphrase" in PowerShell), then run:

uvx citadeldb-mcp --db memory.cdl --embedder e5-large --reranker ms-marco-minilm

e5-large + ms-marco-minilm is the recommended semantic-recall setup. See the memory benchmarks for measured configurations. Models are never downloaded automatically.

Built-in pulls use release-pinned Hugging Face revisions. Each complete snapshot is verified against compiled sizes and SHA-256 digests, then stored with a BLAKE3 manifest under / / /. A flat cache created by an earlier CitadelDB release is not trusted; run pull again to create the pinned snapshot. --model-dir and --reranker-dir remain explicit bring-your-own-artifact paths and bypass the managed-cache manifest. Citadel treats those directories as user-trusted and does not attest their contents.

Or install the command with pip install citadeldb-mcp or cargo install citadeldb-mcp, then wire it into Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "citadel": { "command": "citadeldb-mcp", "args": ["--db", "/absolute/path/to/memory.cdl", "--embedder", "e5-large", "--reranker", "ms-marco-minilm"], "env": { "CITADEL_KEY": "your-passphrase" } } } }

The server supports stateless MCP 2026-07-28 discovery and per-request metadata, plus the initialize-based 2025-11-25 and 2025-06-18 revisions for existing clients.

Tools (over a bounded, cancellable JSON-RPC 2.0 stdio transport):

  • mem_recall - hybrid retrieval (vector + keyword + recency + importance); filter by kind/payload, expand along the memory graph, override fusion weights, and optionally attach provenance (derived_from), per-hit integrity verdicts (attest), and resource_links to each hit
  • mem_fetch - deterministic cursor-based listing of a kind (no embedding)
  • mem_get - bounded exact-id batch retrieval in request order, with missing atoms marked explicitly
  • mem_edges - cursor-based typed graph introspection
  • mem_profile - what the memory knows about a query: recall plus its graph neighborhood
  • mem_summarize - per-kind digest of a region
  • mem_verify - re-authenticate atoms off disk: per-atom integrity verdict (authentic / tampered / key_erased / missing / plaintext_unattested)
  • mem_remember - store one atom with optional provenance and retry-safe idempotency
  • mem_remember_batch - atomically store an ordered batch; every entry carries a distinct idempotency key, and a changed reuse rejects the whole batch
  • mem_update - replace a stored atom's payload in place (preserves id, edges, and embedding)
  • mem_link / mem_unlink - add or remove one exact typed edge
  • mem_evolve - recompute an atom's neighbor links and stored importance
  • mem_evict - selective forgetting by policy (cryptographic erasure on encrypted regions)
  • mem_forget - forget atoms by id and return a verifiable erasure receipt; optionally erase their region-local derived_from closure atomically (cryptographic erasure on encrypted regions; immutable atoms require the protected-erasure opt-in)

The citadeldb-mcp binary reads the passphrase from CITADEL_KEY and serves one region (encrypted by default); only protocol messages go to stdout, diagnostics to stderr. --region-mode plaintext disables per-atom encryption and cryptographic erasure for that region; the database remains encrypted at rest. Erasure does not revoke plaintext exports or keys retained in pre-erasure backups or snapshots.

Every server invocation must select an embedder. The CPU Candle embedder is compiled into the standalone server's default build, including the citadeldb-mcp Python package; it is not included in the default citadeldb library wheel. Models are fetched only on explicit pull.

Embedder pull names: e5-large (recommended), e5-large-v2, bge-small, bge-base, bge-large, minilm. Reranker: ms-marco-minilm. Or point --model-dir at a compatible local checkpoint for the selected catalog pipeline, and build with --features cuda-embed to run on an NVIDIA GPU.

This crate is part of the Citadel workspace.

License

Apache-2.0

问 PopNx