Rememberizer MCP Server

K čemu slouží “Rememberizer” MCP Server?

Server Rememberizer MCP je implementace Model Context Protocolu (MCP), která slouží jako most mezi AI asistenty a API pro správu dokumentů a znalostí Rememberizeru. Díky bezproblémovému přístupu k osobním i týmovým znalostním úložištím umožňuje tento server jazykovým modelům vyhledávat, získávat a spravovat širokou škálu dokumentů a integrací, jako jsou diskuze na Slacku, Gmail, Dropbox, Google Drive a nahrané soubory. Jeho hlavním účelem je usnadnit pokročilé workflow při vývoji díky podpoře složitých dotazů, sémantickému vyhledávání a objevování znalostí – to vše v AI prostředí. Vývojářům a týmům tak umožňuje efektivně nalézat relevantní informace, automatizovat správu znalostí a integrovat kontextová data do AI procesů.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Dokumenty: Přístup a získávání informací z nahraných dokumentů uložených ve vnitřním znalostním úložišti Rememberizeru.
• Slack diskuze: Vyhledávání a extrakce relevantních informací z integrovaných konverzací na Slacku.
• (Potenciálně zahrnuje také Gmail, Dropbox a Google Drive jako zdroje, jak je uvedeno v nástrojích, ale nejsou explicitně zmíněny jako hlavní zdroje.)

Seznam nástrojů

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • Odešle blok textu a získá výsledky s kosinovou podobností z vašeho připojeného znalostního úložiště Rememberizer, s možností filtrování podle data a limitu výsledků.
• smart_search_internal_knowledge
  • Provede agentní vyhledávání ve znalostním úložišti Rememberizeru pomocí jednoduchého dotazu, včetně kontextu z různých zdrojů (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, nahrané soubory).
• list_internal_knowledge_systems
  • Vypíše všechny zdroje vašich interních znalostí, například Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive a nahrané soubory.
• rememberizer_account_information
  • Získá informace o vašem osobním nebo týmovém účtu Rememberizer, včetně údajů o držiteli účtu.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Sémantické vyhledávání znalostí
  • Umožňuje vývojářům a AI agentům najít kontextově podobné informace z rozsáhlých dokumentů a diskuzí, což výrazně zvyšuje efektivitu výzkumu a řešení problémů.
• Jednotné vyhledávání v integracích
  • Agreguje a vyhledává znalosti z různých platforem (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive), čímž poskytuje jedno rozhraní pro komplexní objevování informací.
• Správa týmových znalostí
  • Umožňuje celotýmový přístup ke sdíleným dokumentům a diskuzím, podporuje onboarding, spolupráci i institucionální paměť.
• Automatizovaná dokumentace a poznatky
  • AI asistenti mohou automaticky generovat souhrny, reporty nebo odpovídat na otázky s využitím celé znalostní báze organizace, což zefektivňuje workflow.
• Přehled účtu a integrací
  • Poskytuje přehled o připojených zdrojích znalostí a informacích o účtu, což pomáhá se správou systému i integrací.

Jak server nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Windsurf.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf (například windsurf.json).
3. Přidejte Rememberizer MCP Server pomocí následujícího JSON úseku:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte běh serveru v dashboardu Windsurf.

Zabezpečení API klíčů

Ukládejte citlivé API klíče do proměnných prostředí. Příklad:

"mcpServers": {
  "rememberizer": {
    "command": "npx",
    "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
    }
  }
}

Claude

1. Ověřte, že Claude podporuje externí MCP servery.
2. Najděte soubor nastavení integrace MCP pro Claude.
3. Přidejte konfiguraci serveru:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte stav integrace v nastavení Claude.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a že Cursor podporuje MCP pluginy.
2. Najděte příslušný konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte Rememberizer MCP následovně:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že se Rememberizer zobrazuje v MCP panelu Cursor.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cline

1. Nainstalujte Node.js a ověřte, že Cline podporuje MCP servery.
2. Upravte konfiguraci MCP serverů v Cline.
3. Přidejte Rememberizer MCP:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení v dashboardu Cline.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serveru do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

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

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

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

Přehled

| Podpora roots | ⛔ | Není zmíněno |

Náš názor

Rememberizer MCP Server nabízí robustní integraci pro správu dokumentů a znalostí v AI workflow s jasně zdokumentovanými nástroji a podporou zdrojů. Absence šablon promptů a podpory sampling/roots je drobnou nevýhodou, celkově však představuje hodnotný a praktický MCP server, zejména pro týmy zaměřené na znalosti.

Hodnocení: 8/10

MCP skóre