Integrace serveru Rember MCP

Co dělá server “Rember” MCP?

Server Rember MCP (Model Context Protocol) je navržen pro integraci systému flashcards s rozloženým opakováním Rember s AI asistenty, jako je Claude. Funguje jako most mezi Rember a AI klienty a umožňuje pokročilé workflow, například tvorbu flashcards přímo z chatů nebo dokumentů, čímž zjednodušuje proces studia a zapamatování. Zpřístupňuje nástroje, které umožňují LLM komunikovat s API Rember a generovat a spravovat flashcards na základě interakcí s uživatelem, poznámek nebo nahraného obsahu. Tím zefektivňuje studijní i vývojářské workflow automatizací tvorby flashcards a podporuje efektivní studijní návyky s pomocí AI.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• create_flashcards: Tento nástroj umožňuje AI vytvářet flashcards v Rember na základě seznamu poznámek (například z konverzace nebo PDF) a generovat pro každou poznámku flashcard přes API Rember. Uživatelé tak mohou rychle převádět nové informace do studijní podoby pokynem AI „pomoz mi si to zapamatovat“ nebo „přidej do Rember“.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Tvorba flashcards z chatů: Po konverzaci s AI asistentem, například s Claude, může uživatel požádat MCP o vytvoření flashcards z diskutovaného obsahu a zvýšit tak zapamatování nových znalostí.
• Převod PDF na flashcards: Uživatel může zadat AI, aby vytvořila flashcards z konkrétních částí nahraných PDF, což umožňuje efektivní studium rozsáhlých dokumentů.
• Automatizovaná tvorba studijních materiálů: Vývojáři mohou automatizovat převod poznámek nebo studijních materiálů na flashcards Rember, čímž šetří čas a zajišťují konzistentní studijní zdroje.
• Integrace s AI workflow: MCP umožňuje hladkou integraci technik rozloženého opakování do AI-driven studijních a produktivních nástrojů.
• Personalizované učení: Díky využití interakcí a obsahu od uživatele server umožňuje tvorbu personalizovaných flashcards šitých na míru individuálním studijním potřebám.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte konfiguraci serveru Rember MCP do objektu mcpServers.
4. Použijte tento JSON úryvek a nahraďte YOUR_REMBER_API_KEY vaším skutečným klíčem:

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

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že server běží a je připojen.

Claude

1. Získejte svůj Rember API klíč ze stránky nastavení Rember.
2. Otevřete svůj claude_desktop_config.json.
3. Přidejte následující pod mcpServers:

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

4. Uložte a restartujte Claude Desktop.
5. Potvrďte připojení v rozhraní Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor MCP pro Cursor.
3. Vložte podrobnosti o serveru Rember MCP takto:

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

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že MCP server je aktivní.

Cline

1. V případě potřeby nainstalujte Node.js.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte konfiguraci serveru Rember MCP:

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

4. Uložte a restartujte aplikaci Cline.
5. Zkontrolujte, že MCP server běží.

Zabezpečení API klíčů

Doporučuje se zabezpečit své API klíče pomocí proměnných prostředí. Příklad konfigurace:

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

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s vaším AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “rember” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě poskytnuté dokumentace a dostupných informací je server Rember MCP zaměřený a dobře zdokumentovaný pro svůj primární účel (generování flashcards), ale obsahuje pouze jeden nástroj a chybí detaily o zdrojích, promtech či podpoře samplingu. Body získává za jasné instrukce k nastavení a doporučené best practices, ale jeho záběr je úzký.

Náš názor

MCP skóre: 6/10 — Server je hodnotný pro uživatele Rember, zejména pro integraci s AI asistenty, ale mohl by být vylepšen rozšířením o další nástroje, zdroje a dokumentaci k pokročilým MCP funkcím jako prompty a sampling.

MCP skóre