feat: add aperag

README-ja.md

@@ -401,6 +401,7 @@ aliyun/alibabacloud-tablestore-mcp-server ☕ 🐍 ☁️ - 阿里云表格存
 
 知識グラフ構造を使用した永続的なメモリストレージ。セッション間で構造化情報を維持およびクエリすることができます。
 
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - Graph RAG、ベクトル検索、フルテキスト検索を組み合わせた本格的なRAGプラットフォーム。知識グラフ構築とコンテキストエンジニアリングに最適
 - [jinzcdev/markmap-mcp-server](https://github.com/jinzcdev/markmap-mcp-server) 📇 🏠 - [markmap](https://github.com/markmap/markmap) を基にしたMCPサーバーで、**Markdown**をインタラクティブな**マインドマップ**に変換します。複数のフォーマット（PNG/JPG/SVG）でのエクスポート、ブラウザでのリアルタイムプレビュー、ワンクリックでのMarkdownコピー、ダイナミックな視覚化機能をサポートしています。
 - [@modelcontextprotocol/server-memory](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory) 📇 🏠 - コンテキストを維持するための知識グラフベースの長期記憶システム
 - [/CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - AIロールプレイとストーリー生成に焦点を当てた強化されたグラフベースのメモリ

README-ko.md

@@ -356,6 +356,8 @@
 ### 🧠 <a name="knowledge--memory"></a>지식 및 메모리
 
 지식 그래프 구조를 사용한 영구 메모리 저장. AI 모델이 세션 간에 구조화된 정보를 유지하고 쿼리할 수 있게 합니다.
+
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - Graph RAG, 벡터 검색, 전문 검색을 결합한 프로덕션급 RAG 플랫폼. 지식 그래프 구축과 컨텍스트 엔지니어링을 위한 최고의 선택
 - [@modelcontextprotocol/server-memory](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory) 📇 🏠 - 컨텍스트 유지를 위한 지식 그래프 기반 영구 메모리 시스템
 - [/CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - AI 역할극 및 스토리 생성에 중점을 둔 향상된 그래프 기반 메모리
 - [/topoteretes/cognee](https://github.com/topoteretes/cognee/tree/dev/cognee-mcp) 📇 🏠 - 다양한 그래프 및 벡터 저장소를 사용하고 30개 이상의 데이터 소스에서 수집을 허용하는 AI 앱 및 에이전트용 메모리 관리자

README-pt_BR.md

@@ -333,6 +333,7 @@ Integração com dados relacionados a jogos, motores de jogos e serviços
 
 Armazenamento de memória persistente usando estruturas de grafos de conhecimento. Permite que modelos de IA mantenham e consultem informações estruturadas entre sessões.
 
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - Plataforma RAG de nível de produção combinando Graph RAG, busca vetorial e busca de texto completo. A melhor escolha para construir seu próprio Grafo de Conhecimento e para Engenharia de Contexto
 - [CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - Memória aprimorada baseada em grafos com foco em role-play de IA e geração de histórias
 - [graphlit-mcp-server](https://github.com/graphlit/graphlit-mcp-server) 📇 ☁️ - Ingira qualquer coisa do Slack, Discord, sites, Google Drive, Linear ou GitHub em um projeto Graphlit - e então pesquise e recupere conhecimento relevante dentro de um cliente MCP como Cursor, Windsurf ou Cline.
 - [hannesrudolph/mcp-ragdocs](https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs) 🐍 🏠 - Uma implementação de servidor MCP que fornece ferramentas para recuperar e processar documentação através de pesquisa vetorial, permitindo que assistentes de IA aumentem suas respostas com contexto de documentação relevante

README-th.md

@@ -400,6 +400,7 @@
 
 การจัดเก็บหน่วยความจำถาวรโดยใช้โครงสร้างกราฟความรู้ ช่วยให้โมเดล AI สามารถรักษาและสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างข้ามเซสชัน
 
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - แพลตฟอร์ม RAG ระดับโปรดักชันที่รวม Graph RAG การค้นหาเวกเตอร์ และการค้นหาข้อความแบบเต็ม ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับสร้างกราฟความรู้ของคุณเองและสำหรับวิศวกรรมบริบท
 - [CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - หน่วยความจำแบบกราฟที่ปรับปรุงแล้วโดยเน้นที่การเล่นบทบาท AI และการสร้างเรื่องราว
 - [graphlit-mcp-server](https://github.com/graphlit/graphlit-mcp-server) 📇 ☁️ - นำเข้าอะไรก็ได้จาก Slack, Discord, เว็บไซต์, Google Drive, Linear หรือ GitHub ลงในโปรเจ็กต์ Graphlit - จากนั้นค้นหาและดึงความรู้ที่เกี่ยวข้องภายในไคลเอนต์ MCP เช่น Cursor, Windsurf หรือ Cline
 - [hannesrudolph/mcp-ragdocs](https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs) 🐍 🏠 - การใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มีเครื่องมือสำหรับดึงและประมวลผลเอกสารผ่านการค้นหาเวกเตอร์ ช่วยให้ผู้ช่วย AI สามารถเสริมการตอบสนองด้วยบริบทเอกสารที่เกี่ยวข้อง

README-zh.md

@@ -395,6 +395,7 @@ Web 内容访问和自动化功能。支持以 AI 友好格式搜索、抓取和
 - [@hannesrudolph/mcp-ragdocs](https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs) 🐍 🏠 - MCP 服务器实现提供了通过矢量搜索检索和处理文档的工具，使 AI 助手能够利用相关文档上下文来增强其响应能力
 - [@kaliaboi/mcp-zotero](https://github.com/kaliaboi/mcp-zotero) 📇 ☁️ - 为 LLM 提供的连接器，用于操作 Zotero Cloud 上的文献集合和资源
 - [mcp-summarizer](https://github.com/0xshellming/mcp-summarizer) 📕 ☁️ - AI摘要生成MCP服务器，支持多种内容类型：纯文本、网页、PDF文档、EPUB电子书、HTML内容
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - 生产级RAG平台，结合Graph RAG、向量搜索和全文搜索。构建知识图谱和上下文工程的最佳选择
 - [graphlit-mcp-server](https://github.com/graphlit/graphlit-mcp-server) 📇 ☁️ - 将来自Slack、Discord、网站、Google Drive、Linear或GitHub的任何内容摄取到Graphlit项目中，然后在诸如Cursor、Windsurf或Cline等MCP客户端中搜索并检索相关知识。
 - [@mem0ai/mem0-mcp](https://github.com/mem0ai/mem0-mcp) 🐍 🏠 - 用于 Mem0 的模型上下文协议服务器，帮助管理编码偏好和模式，提供工具用于存储、检索和语义处理代码实现、最佳实践和技术文档，适用于 Cursor 和 Windsurf 等 IDE
 - [@ragieai/mcp-server](https://github.com/ragieai/ragie-mcp-server) 📇 ☁️ - 从您的 [Ragie](https://www.ragie.ai) (RAG) 知识库中检索上下文，该知识库连接到 Google Drive、Notion、JIRA 等多种集成。

README-zh_TW.md

@@ -309,6 +309,7 @@ Web 內容訪問和自動化功能。支援以 AI 友好格式搜尋、抓取和
 
 使用知識圖譜結構的持久記憶體儲存。使 AI 模型能夠跨會話維護和查詢結構化資訊。
 
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - 生產級RAG平台，結合Graph RAG、向量搜尋和全文搜尋。構建知識圖譜和上下文工程的最佳選擇
 - [@modelcontextprotocol/server-memory](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory) 📇 🏠 - 基於知識圖譜的長期記憶系統用於維護上下文
 - [/CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - 增強基於圖形的記憶，重點關注 AI 角色扮演和故事生成
 - [/topoteretes/cognee](https://github.com/topoteretes/cognee/tree/dev/cognee-mcp) 📇 🏠 - AI應用程式和Agent的記憶體管理器使用各種圖儲存和向量儲存，並允許從 30 多個數據源提取數據

README.md

@@ -711,6 +711,7 @@ Integration with gaming related data, game engines, and services
 Persistent memory storage using knowledge graph structures. Enables AI models to maintain and query structured information across sessions.
 
 - [0xshellming/mcp-summarizer](https://github.com/0xshellming/mcp-summarizer) 📕 ☁️ - AI Summarization MCP Server, Support for multiple content types: Plain text, Web pages, PDF documents, EPUB books, HTML content
+- [apecloud/ApeRAG](https://github.com/apecloud/ApeRAG) 🐍 ☁️ 🏠 - Production-ready RAG platform combining Graph RAG, vector search, and full-text search. Best choice for building your own Knowledge Graph and for Context Engineering
 - [chatmcp/mcp-server-chatsum](https://github.com/chatmcp/mcp-server-chatsum) - Query and summarize your chat messages with AI prompts.
 - [CheMiguel23/MemoryMesh](https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh) 📇 🏠 - Enhanced graph-based memory with a focus on AI role-play and story generation
 - [entanglr/zettelkasten-mcp](https://github.com/entanglr/zettelkasten-mcp) 🐍 🏠 - A Model Context Protocol (MCP) server that implements the Zettelkasten knowledge management methodology, allowing you to create, link, and search atomic notes through Claude and other MCP-compatible clients.