Raindrop.io MCP Server-integration

Hvad gør “Raindrop.io” MCP Server?

Raindrop.io MCP Server er en integration, der gør det muligt for Large Language Models (LLM’er) og AI-assistenter at interagere programmatisk med Raindrop.io-bogmærker via Model Context Protocol (MCP). Ved at fungere som bindeled mellem AI-klienter og Raindrop.io’s bogmærkeplatform giver denne server brugere mulighed for at oprette nye bogmærker, søge iblandt eksisterende og filtrere resultater med tags. Den forbedrer AI-drevne arbejdsgange markant ved at lade agenter administrere og tilgå en brugers bogmærkesamling, så det bliver muligt at automatisere vidensorganisering, hente relevante ressourcer og strømline indholdskuration direkte fra udviklingsværktøjer eller samtale-AI-grænseflader. Det giver udviklere og AI-brugere mulighed for at opbygge, dele og handle på webressourcer direkte gennem deres foretrukne MCP-kompatible miljøer.

Liste over prompt-skabeloner

Ingen prompt-skabeloner nævnes i repository’et.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i repository’et.

Liste over værktøjer

• Opret bogmærker: Giver AI mulighed for at tilføje nye bogmærker til brugerens Raindrop.io-samling.
• Søg bogmærker: Muliggør søgning i bogmærker ud fra forskellige kriterier.
• Filtrer efter tags: Giver mulighed for at hente bogmærker filtreret efter specifikke tags.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Bogmærkehåndtering: Automatisér tilføjelse og organisering af bogmærker direkte fra AI-agenter.
• Videnshentning: Søg hurtigt efter og få adgang til gemte bogmærker, der er relevante for et emne eller en opgave, i udviklings- eller chatmiljøer.
• Indholdskuration: Filtrér og præsenter webressourcer efter tags til forskning, læring eller deling med teams.
• Personlig vidensbase: Opbyg intelligente arbejdsgange, der behandler bogmærker som en dynamisk tilgængelig vidensbase.
• AI-drevet arbejdsgangsautomatisering: Integrér med andre værktøjer og platforme for at udløse handlinger (som at gemme et link eller søge bogmærker) som del af større, automatiserede flows.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen specifikke instruktioner er angivet for Windsurf. Generel MCP-serverkonfiguration gælder, hvis det understøttes.

Claude

1. Sørg for, at Node.js 16+ er installeret, og skaf et Raindrop.io API-token.
2. Installer via Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server --client claude
   

3. Sæt miljøvariablen:
   • Opret en .env-fil med:

     RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here
     

4. Åbn Claude Desktop-konfigurationen (claude_desktop_config.json på macOS eller Windows).
5. Tilføj MCP-serverkonfigurationen som følger:

   {
     "mcpServers": {
       "raindrop-io": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli",
           "start",
           "@hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server",
           "--client",
           "claude"
         ],
         "env": {
           "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Gem og genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

Cursor

Ingen instruktioner eller konfigurationseksempler er angivet for Cursor.

Cline

Ingen instruktioner eller konfigurationseksempler er angivet for Cline.

Sikring af API-nøgler

Miljøvariabler bør bruges til at sikre API-nøgler. Eksempel:

"env": {
  "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "raindrop-io": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når konfigurationen er gennemført, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “raindrop-io” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server tilbyder essentielle funktioner til bogmærkehåndtering og nem opsætning til Claude Desktop, men mangler dokumenterede prompt-skabeloner og eksplicitte ressourcedefinitioner. Der er ingen oplysninger om understøttelse af Roots eller Sampling. Dokumentationen er klar, og den fungerer godt til bogmærkearbejdsgange, men bredere integrationseksempler og avancerede MCP-funktioner mangler.

Bedømmelse: 6/10

MCP-score