Umgebungsvariable EMBEDDING_MODEL
Kein Wert dieser Variablen steht in diesem Register. Das Register kennt nur den Namen, den die Quelle nennt.
Einträge, die EMBEDDING_MODEL als gewöhnliche Umgebungsvariable nennen
| Curate-Ipsum | io.github.egoughnour/curate-ipsum | Code synthesis through belief revision, mutation testing, and verification |
|---|---|---|
| Data Aggregator | io.github.musharna/data-aggregator-mcp | Find & fetch research datasets across 18 archives, omics registries, and literature sources. |
| ESG MCP Servers | io.github.freminder/esg-mcp-servers | 31 MCP tools for ESG data extraction, PDF processing, vector search, and EU regulation analysis. |
| Gemdex | io.github.nikships/gemdex | Persistent memory layer for AI coding agents: save, recall, update via Gemini plus LanceDB |
| IT Glue | io.github.mspstack/mcp-itglue | IT Glue MCP server for MSPs — documents, flexible assets, semantic vector search, RBAC, and BYOK |
| IT Glue | io.github.selic/mcp-itglue | IT Glue MCP server for MSPs — documents, flexible assets, semantic vector search, RBAC, and BYOK |
| Obsidian Brain | io.github.sweir1/obsidian-brain | Obsidian MCP server: semantic search, knowledge graph, and vault editing. |
| SEC Intelligence | io.github.jahanv01/sec-intelligence-mcp | SEC 10-K/10-Q/8-K search, RAG Q&A, comparison, and anomaly detection with citations. |
| a-mem-mcp im Namensraum io.github | io.github.DiaaAj/a-mem-mcp | Self-evolving memory system for AI agents |
| mcp-context-server im Namensraum io.github | io.github.alex-feel/mcp-context-server | An MCP server that provides persistent multimodal context storage for LLM agents. |
| code-firewall-mcp im Namensraum io.github | io.github.egoughnour/code-firewall-mcp | Structural similarity-based code filter. |
| cowork-history im Namensraum io.github | io.github.egoughnour/cowork-history | Hybrid search for Cowork history: FTS, Spotlight, and semantic vectors |
| socraticode im Namensraum io.github | io.github.giancarloerra/socraticode | MCP server for enterprise local codebase indexing, semantic search, and code dependency graphs. |
| code-memory im Namensraum io.github | io.github.kapillamba4/code-memory | Local semantic code search with Git history. |
Anfang der Beschreibung aus der Registerquelle (erster Satz, höchstens 160 Zeichen), unübersetzt und ungeprüft
Einträge, die EMBEDDING_MODEL als geheime Pflichtvariable nennen
Kein Eintrag.
Was die Quellen zu diesem Namen schreiben
| Curate-Ipsum | sentence-transformers model name (default: all-MiniLM-L6-v2) |
|---|---|
| Data Aggregator | Model name passed to the embeddings endpoint (default: text-embedding-3-small). |
| ESG MCP Servers | Sentence-transformer model name for embedding generation (default: Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0) |
| Gemdex | Gemini text embedding model |
| IT Glue | Embedding model or Azure deployment name |
| IT Glue | Embedding model or Azure deployment name |
| Obsidian Brain | Power-user override: any transformers.js checkpoint or Ollama model id. Takes precedence over EMBEDDING_PRESET. Switching auto-reindexes. |
| SEC Intelligence | sentence-transformers model for embeddings |
| a-mem-mcp im Namensraum io.github | Sentence transformer model for embeddings |
| mcp-context-server im Namensraum io.github | Embedding model name for semantic search |
| code-firewall-mcp im Namensraum io.github | Ollama embedding model (default: nomic-embed-text) |
| cowork-history im Namensraum io.github | Ollama embedding model (default: nomic-embed-text) |
| socraticode im Namensraum io.github | Embedding model name (defaults per provider; required for lmstudio and litellm) |
| code-memory im Namensraum io.github | HuggingFace model ID for embeddings |
Wörtlich aus der Quelle übernommen, je Eintrag eine Zeile. Der Text ist die Selbstauskunft eines Anbieters und weder geprüft noch gekürzt.
Fassung der Zerlegungsregel: 1.1. Die Namen entstehen, indem die gespeicherte Rohangabe am Trennzeichen geteilt wird, das dieses Register beim Einlesen gesetzt hat. Gezählt wird über die 41.867 ausgelieferten Einträge.
tracevero · https://tracevero.de/variable/EMBEDDING_MODEL