Blitz Strike
MCP 服务器把渗透测试方法论装进一个 MCP server：BLITZ 摸清攻击面，EAGLE-EYE 追 source-to-sink，STRIKE 对每条发现先实测再上报。
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friday
给编程 agent 用的自托管认知记忆：一套以 Neo4j 知识图谱为核心的 Docker 栈，让架构决策与模式事实跨 Cursor、Claude Code 与 VS Code 长期留存。
Friday 是一个常驻的自托管服务，所有 agent 通过 MCP（stdio 或 HTTP）经四个工具使用它：add_memory（连同理由持久化决策）、add_fact（带版本的不可变事实）、memory_search（语义召回）与 get_context（编译好的多层提示）。它的存储论点是：软件架构是有向图而非平面文本——表、外键与服务存放在 FastAPI（0.115）背后的 Neo4j（5.15）里，「把 accounts 表的 user_id 改名会弄坏什么」这类问题可以沿依赖边遍历，而不是字符串匹配。docker-compose 一键起全套（工具链需 Python 3.11+），安装脚本会生成密钥并打印可直接粘贴的 MCP 配置，Neural Studio UI 以 3D 可视化知识图谱。README 的 DeepEval 对比基准徽章声称 95% 精确率。MIT。
它做什么
- 四个 MCP 工具（add_memory / add_fact / memory_search / get_context），走 stdio 或 HTTP，Cursor、Claude Code、VS Code 等共用同一份记忆
- Neo4j 有向图存储：模式与服务依赖可遍历，「影响面」类问题不再靠字符串匹配
- 一条命令的 Docker 栈：安装脚本验 Docker、拉起容器、生成安全密钥并打印 MCP 配置
- Neural Studio：实时 3D 知识图谱界面，直接查看你的 agent 到底记住了什么
什么时候用
受够了会话反复忘记架构决策、模式设计与环境怪癖的团队——想要一套自托管记忆，让所有 IDE 与 CLI agent 共读共写，还能用图谱界面直接查看，而不是翻一堆 markdown。
如何上手
# 方案 A：自动安装脚本（校验 Docker，打印 MCP 配置） curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/friday-memory/friday/main/install.sh | bash # 方案 B：手动 docker compose git clone https://github.com/friday-memory/friday.git && cd friday cp .env.example .env # 填入：FRIDAY_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、MEM0_API_KEY、NEO4J_PASSWORD docker compose up -d
注意事项
「自托管」只覆盖容器，不覆盖整条管线：.env 必须填 DeepSeek 与 Mem0 两家的 API key，记忆处理会调用云端服务（README 标注 DeepSeek 为 $0.14/M tokens）。图谱质量取决于 agent 写入的内容——只有四个工具，没有自动捕获。95% 精确率是项目自己的基准徽章，不是独立审计。MIT。
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