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sqlite

共收录 21 个与 sqlite 相关的 MCP Server 与 Agent Skill,均附安装命令、来源与热度数据,可直接复制到 Cursor、Claude Code 等客户端。

SQL

v1.0.4

SkillClawHub5.2k

io.clawhub.ivangdavila/sql

为任意关系型数据库编写、审阅并优化 SQL 查询,设计 schema、索引与约束,规划数据迁移。当查询很慢、EXPLAIN 显示顺序扫描或索引未被使用;JOIN 之后出现重复行、缺行或金额被放大;遇到死锁、锁等待超时、“too many connections” 或事务迟迟不提交;设计表、主键与字段类型,在规范化与反规范化的模型之间取舍,或决定用 JSON 列还是真实列;在线上表上做 ALTER TABLE、执行 expand-migrate-contract 发布、备份与恢复、处理复制延迟、连接池、分区、CSV 批量导入以及在引擎间迁移数据;编写窗口函数、CTE、keyset 分页、upsert、全文检索、多租户、行级安全,以及在 MySQL、SQLite、MariaDB 或 SQL Server 中处理时区时,都适用。不适用于 PostgreSQL 服务端内部调优(如 vacuum 与 work_mem),也不适用于框架内的 ORM schema 建模。

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向量记忆检索(Vector Memory Hack)

v1.0.3

SkillClawHub4.1k

io.clawhub.mig6671/vector-memory-hack

使用 TF-IDF 与 SQLite 为 AI 智能体的记忆文件提供快速语义检索,可从 MEMORY.md 或任意 Markdown 文档即时取回上下文。当智能体需要(1)在开始任务前查找相关上下文,(2)高效检索大型记忆文件,(3)不读完整文件就取到特定规则或决策,(4)用语义相似度检索替代关键词匹配时使用。是重量级嵌入模型的轻量替代——零外部依赖,检索耗时低于 10ms。

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Engram 语义记忆层

v0.2.0

SkillClawHub2.5k

io.clawhub.dannydvm/engram

面向 AI 智能体的持久化语义记忆层。本地优先存储(SQLite+LanceDB),使用 Ollama 嵌入。跨会话存储并回忆事实、决策、偏好、事件与关系。支持记忆衰减、去重、类型化记忆(5 种)、记忆关系(7 种图关系)、按智能体/用户隔离、语义搜索、上下文感知回忆、从文本自动抽取(规则/LLM/混合)、导入导出、REST API 与 MCP 协议。解决上下文窗口与压缩失忆问题。服务运行于 localhost:3400,控制台在 /dashboard。通过 npm 安装(engram-memory),需要装有 nomic-embed-text 模型的 Ollama。

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