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@@ -371,6 +371,7 @@ Armazenamento de memória persistente usando estruturas de grafos de conheciment
 - [mcp-summarizer](https://github.com/0xshellming/mcp-summarizer) 📕 ☁️ - Servidor MCP de Resumo IA, Suporte para múltiplos tipos de conteúdo: Texto simples, Páginas web, Documentos PDF, Livros EPUB, Conteúdo HTML
 - [mem0ai/mem0-mcp](https://github.com/mem0ai/mem0-mcp) 🐍 🏠 - Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para Mem0 que ajuda a gerenciar preferências e padrões de codificação, fornecendo ferramentas para armazenar, recuperar e lidar semanticamente com implementações de código, melhores práticas e documentação técnica em IDEs como Cursor e Windsurf
 - [modelcontextprotocol/server-memory](https://github.com/modelcontextprotocol/servers-archived/tree/main/src/memory) 📇 🏠 - Sistema de memória persistente baseado em grafo de conhecimento para manter contexto
+- [nonatofabio/local-faiss-mcp](https://github.com/nonatofabio/local_faiss_mcp) 🐍 🏠 🍎 🐧 - Database vetorial FAISS local para RAG com ingestão de documentos (PDF/TXT/MD/DOCX), busca semântica, re-ranking e ferramentas CLI
 - [pinecone-io/assistant-mcp](https://github.com/pinecone-io/assistant-mcp) 🎖️ 🦀 ☁️ - Conecta-se ao seu Assistente Pinecone e dá ao agente contexto a partir do seu motor de conhecimento.
 - [@ragieai/mcp-server](https://github.com/ragieai/ragie-mcp-server) 📇 ☁️ - Recupere contexto da sua base de conhecimento [Ragie](https://www.ragie.ai) (RAG) conectada a integrações como Google Drive, Notion, JIRA e muito mais.
 - [JamesANZ/memory-mcp](https://github.com/JamesANZ/memory-mcp) 📇 🏠 - Um servidor MCP que armazena e recupera memórias de múltiplos LLMs usando MongoDB. Fornece ferramentas para salvar, recuperar, adicionar e limpar memórias de conversa com timestamps e identificação de LLM.