تكامل خادم Rember MCP

ماذا يفعل خادم “Rember” MCP؟

تم تصميم خادم Rember MCP (بروتوكول سياق النماذج) لدمج نظام البطاقات التعليمية بتكرار التباعد الخاص بـ Rember مع مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude. يعمل الخادم كجسر بين Rember وعملاء الذكاء الاصطناعي، ويمكّن من إنشاء بطاقات تعليمية مباشرة من الدردشات أو المستندات، مما يسهل عملية الدراسة والحفظ. يوفّر الخادم أدوات تمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التفاعل مع واجهة Rember البرمجية، مما يجعل من الممكن إنشاء وإدارة البطاقات بناءً على تفاعلات المستخدم أو ملاحظاته أو محتواه المرفوع. هذا يعزز سير عمل التطوير والتعلم من خلال أتمتة إنشاء البطاقات التعليمية وتعزيز عادات الدراسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مذكورة في المستودع.

قائمة الأدوات

• create_flashcards: تتيح هذه الأداة للذكاء الاصطناعي إنشاء بطاقات تعليمية في Rember عبر أخذ قائمة من الملاحظات (مثلاً من محادثة أو PDF) وإنشاء بطاقة تعليمية لكل ملاحظة عبر واجهة Rember البرمجية. تمكّن المستخدمين من تحويل المعلومات الجديدة بسرعة إلى صيغة جاهزة للدراسة من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي “ساعدني على تذكر ذلك” أو “أضف إلى Rember”.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إنشاء بطاقات تعليمية من الدردشات: بعد إجراء محادثة مع مساعد ذكاء اصطناعي مثل Claude، يمكن للمستخدمين طلب إنشاء بطاقات تعليمية من محتوى النقاش، مما يزيد من الاحتفاظ بالمعلومات الجديدة.
• تحويل ملفات PDF إلى بطاقات تعليمية: يمكن للمستخدمين توجيه الذكاء الاصطناعي لإنشاء بطاقات تعليمية من أجزاء محددة من ملفات PDF مرفوعة، مما يسهّل دراسة المستندات الكبيرة.
• أتمتة توليد مواد الدراسة: يمكن للمطورين أتمتة تحويل الملاحظات أو مواد التعلم إلى بطاقات Rember، موفّرين الوقت وضامنين استمرارية مصادر الدراسة.
• تكامل مع سير عمل الذكاء الاصطناعي: يمكّن MCP من دمج تقنيات تكرار التباعد بسلاسة في أدوات التعلم والإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• تعلم شخصي: من خلال الاستفادة من تفاعلات المستخدم والمحتوى، يسمح الخادم بإنشاء بطاقات تعليمية مخصصة تلائم احتياجات الدراسة الفردية.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. حدد ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف إعدادات خادم Rember MCP داخل كائن mcpServers.
4. استخدم المقطع البرمجي JSON التالي مع استبدال YOUR_REMBER_API_KEY بمفتاحك الفعلي:

   {
     "mcpServers": {
       "rember": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من أن الخادم يعمل ومتصّل.

Claude

1. احصل على مفتاح Rember API من صفحة إعدادات Rember.
2. افتح ملف claude_desktop_config.json الخاص بك.
3. أضف التالي تحت mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "rember": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. تحقق من الاتصال من خلال واجهة Claude.

Cursor

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. ابحث عن ملف إعدادات MCP الخاص بـ Cursor.
3. أضف تفاصيل خادم Rember MCP كما هو موضح:

   {
     "mcpServers": {
       "rember": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من أن خادم MCP نشط.

Cline

1. ثبّت Node.js إذا لزم الأمر.
2. افتح ملف إعدادات Cline الخاص بك.
3. أضف إعدادات خادم Rember MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "rember": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل تطبيق Cline.
5. تحقق من أن خادم MCP يعمل.

تأمين مفاتيح API

يُنصح بتأمين مفاتيح API الخاصة بك باستخدام متغيرات البيئة. مثال على الإعداد:

{
  "mcpServers": {
    "rember": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@getrember/mcp"],
      "env": {
        "REMBER_API_KEY": "YOUR_REMBER_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api-key": "${REMBER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

{
  "rember": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “rember” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى الوثائق والمعلومات المتوفرة، يركّز خادم Rember MCP على حالة استخدام أساسية (توليد البطاقات التعليمية) مع توثيق جيد، لكنه يحتوي على أداة واحدة فقط ويفتقر لتفاصيل حول الموارد أو القوالب أو دعم العينات. يحصل على نقاط للإعداد الواضح وأفضل الممارسات، لكنه يظل محدود النطاق.

رأينا

درجة MCP: 6/10 — الخادم ذو قيمة لمستخدمي Rember، خاصة عند دمجه مع مساعدي الذكاء الاصطناعي، لكنه يمكن أن يتحسن عبر توفير المزيد من الأدوات والموارد والوثائق حول ميزات MCP المتقدمة مثل القوالب ودعم العينات.

درجة MCP