Rember MCP Server Integration

Hvad gør “Rember” MCP Serveren?

Rember MCP (Model Context Protocol) Serveren er designet til at integrere Rember’s spaced repetition flashcard-system med AI-assistenter som Claude. Ved at fungere som bro mellem Rember og AI-klienter muliggør serveren avancerede arbejdsgange, såsom at oprette flashcards direkte fra chats eller dokumenter og strømliner processen med at studere og huske. Den tilbyder værktøjer, som gør det muligt for LLM’er at interagere med Rember’s API, så der kan genereres og administreres flashcards baseret på brugerinteraktioner, noter eller uploadet indhold. Dette forbedrer udviklings- og læringsarbejdsgange ved at automatisere oprettelse af flashcards og fremme effektive, AI-assisterede studievaner.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i arkivet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er listet i arkivet.

Liste over Værktøjer

• create_flashcards: Dette værktøj gør det muligt for AI at oprette flashcards i Rember ved at tage en liste af noter (f.eks. fra en samtale eller en PDF) og generere flashcards for hver note via Rember API’en. Det gør det hurtigt for brugere at konvertere ny information til et studieklart format ved at instruere AI’en om at “hjælpe mig med at huske dette” eller “tilføj til Rember”.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Oprettelse af flashcards fra chats: Efter en samtale med en AI-assistent som Claude kan brugere bede MCP’en om at generere flashcards fra det diskuterede indhold og øge fastholdelsen af ny viden.
• Konvertering af PDF’er til flashcards: Brugere kan bede AI’en om at oprette flashcards fra specifikke sektioner af uploadede PDF’er for effektivt at studere store dokumenter.
• Automatiseret generering af studiemateriale: Udviklere kan automatisere konvertering af noter eller læringsmaterialer til Rember-flashcards, hvilket sparer tid og sikrer ensartede studieressourcer.
• Integration med AI-arbejdsgange: MCP’en muliggør problemfri integration af spaced repetition-teknikker i AI-drevne lærings- og produktivitetsværktøjer.
• Personlig læring: Ved at udnytte brugerinteraktioner og indhold tillader serveren personlig oprettelse af flashcards tilpasset individuelle studiebehov.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Rember MCP-serverkonfigurationen i mcpServers-objektet.
4. Brug følgende JSON-udsnit, og udskift YOUR_REMBER_API_KEY med din faktiske nøgle:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Bekræft, at serveren kører og er forbundet.

Claude

1. Hent din Rember API-nøgle fra Rember-indstillingssiden.
2. Åbn din claude_desktop_config.json.
3. Tilføj følgende under mcpServers:

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

4. Gem og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft forbindelsen i Claudes interface.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Find Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Indsæt Rember MCP-serverdetaljerne som vist:

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

4. Gem dine ændringer og genstart Cursor.
5. Bekræft, at MCP-serveren er aktiv.

Cline

1. Installer Node.js hvis nødvendigt.
2. Åbn din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj Rember MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Gem og genstart Cline-applikationen.
5. Tjek at MCP-serveren kører.

Sikring af API-nøgler

Det anbefales at sikre dine API-nøgler ved hjælp af miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:

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

Sådan bruger du MCP’en i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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 indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation og information er Rember MCP-serveren fokuseret og veldokumenteret til sit primære brug (generering af flashcards), men har kun ét værktøj og mangler detaljer om ressourcer, prompts eller sampling-support. Den får point for tydelige opsætningsinstruktioner og best practices, men dens omfang er snævert.

Vores vurdering

MCP Score: 6/10 — Serveren er værdifuld for Rember-brugere, især til integration med AI-assistenter, men kunne forbedres ved at tilbyde flere værktøjer, ressourcer og dokumentation om avancerede MCP-funktioner som prompts og sampling.

MCP Score