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帮助开发者在超大代码库中进行跨上下文搜索、分析与变量化管理。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"RLM-Mem MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 RLM-Mem MCP Server 扫描这个超过 20 万 tokens 的代码库，按模块梳理系统架构、核心依赖关系、主要服务边界，并指出最值得优先阅读的文件。
一份按模块组织的架构分析，包含依赖关系、服务边界和优先阅读清单。
请用 RLM-Mem MCP Server 追踪“用户登录”功能在整个代码库中的实现路径，找出入口文件、鉴权逻辑、会话处理、错误处理，以及相关配置项。
一条清晰的功能调用链说明，附带涉及文件、关键函数和配置位置。
请借助 RLM-Mem MCP Server 分析准备重构的支付模块，找出高耦合文件、隐式依赖、重复逻辑和可能受影响的上下游组件，并给出重构风险摘要。
一份重构风险评估，列出高风险依赖、受影响范围和优化建议。
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让大模型通过递归拆解处理超长上下文，无需依赖外部 LLM API。
为 AI 助手提供递归式大模型推理与代码执行，提升大上下文探索效率。
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为 AI 编码代理提供持久记忆与语义找文件能力，跨会话延续开发上下文。
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