Rememberizer MCP-server

Hvad laver “Rememberizer” MCP-serveren?

Rememberizer MCP-serveren er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der fungerer som bro mellem AI-assistenter og Rememberizer’s dokument- og vidensstyrings-API. Ved at muliggøre problemfri adgang til personlige og team-vidensdatabaser gør denne server det muligt for sprogmodeller at søge, hente og styre et bredt udvalg af dokumenter og integrationer såsom Slack-diskussioner, Gmail, Dropbox, Google Drive og uploadede filer. Dens primære rolle er at understøtte forbedrede udviklerarbejdsgange ved at muliggøre komplekse forespørgsler, semantisk søgning og videnopdagelse – alt sammen i et AI-drevet miljø. Dette gør det muligt for udviklere og teams hurtigt at finde relevante informationer, automatisere videnstyring og integrere kontekstuelle data i deres AI-baserede processer.

Liste over prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner nævnes i repo’et.

Liste over ressourcer

• Dokumenter: Få adgang til og hent information fra uploadede dokumenter gemt i Rememberizer’s interne vidensdatabase.
• Slack-diskussioner: Søg og udtræk relevante oplysninger fra integrerede Slack-samtaler.
• (Omfatter potentielt Gmail, Dropbox og Google Drive-dokumenter som kilder, som nævnt under værktøjer, men ikke eksplicit listet som topniveau-ressourcer.)

Liste over værktøjer

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • Sender en tekstblok og henter cosine-lignende matches fra din tilkoblede Rememberizer-vidensdatabase, filtreret efter valgfrie datoperioder og resultatgrænser.
• smart_search_internal_knowledge
  • Udfører en agentisk søgning i Rememberizers vidensdatabase med en simpel forespørgsel, inklusiv kontekst fra forskellige kilder (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, uploadede filer).
• list_internal_knowledge_systems
  • Viser alle dine interne videnkilder såsom Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive og uploadede filer.
• rememberizer_account_information
  • Henter kontooplysninger om din personlige eller team-vidensdatabase i Rememberizer, inklusiv detaljer om kontoholderen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Semantisk videnhentning
  • Gør det muligt for udviklere og AI-agenter at finde kontekstuelt lignende information fra et stort korpus af dokumenter og diskussioner, hvilket markant forbedrer research- og problemløsningshastighed.
• Samlet søgning på tværs af integrationer
  • Samler og søger viden fra forskellige platforme (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive) og giver én samlet grænseflade til informationsopdagelse.
• Team-vidensstyring
  • Giver hele teamet adgang til delte dokumenter og diskussioner og understøtter onboarding, samarbejde og institutionel hukommelse.
• Automatiseret dokumentation og indsigt
  • AI-assistenter kan auto-generere resuméer, rapporter eller besvare spørgsmål ved at trække på hele organisationens videnbase og dermed strømline arbejdsgange.
• Konto- og integrationsoversigt
  • Giver overblik over tilsluttede videnkilder og kontooplysninger, hvilket hjælper med systemadministration og integrationsstyring.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for at have Node.js og Windsurf installeret.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf.json).
3. Tilføj Rememberizer MCP-serveren med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Tjek at serveren kører via Windsurf-dashboardet.

Sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme API-nøgler i miljøvariabler. Eksempel:

"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. Bekræft at Claude understøtter eksterne MCP-servere.
2. Find Claude MCP-integrationsindstillingsfilen.
3. Tilføj serverkonfigurationen:

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

4. Gem ændringerne og genstart Claude.
5. Tjek integrationsstatus i Claudes indstillinger.

Sikring af API-nøgler

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

Cursor

1. Sørg for at Node.js er installeret og at Cursor understøtter MCP-plugins.
2. Find den relevante Cursor-konfigurationsfil.
3. Indsæt Rememberizer MCP således:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cursor.
5. Bekræft Rememberizer vises i MCP-panelet i Cursor.

Sikring af API-nøgler

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

Cline

1. Installer Node.js og sørg for at Cline understøtter MCP-servere.
2. Redigér din Cline MCP-serverkonfiguration.
3. Tilføj Rememberizer MCP:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Validér forbindelsen i Cline-dashboardet.

Sikring af API-nøgler

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow 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:

{
  "rememberizer": {
    "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 “rememberizer” til navnet på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots-support | ⛔ | Ikke nævnt |

Vores vurdering

Rememberizer MCP-serveren tilbyder robust dokument- og vidensintegrationsstyring til AI-arbejdsgange, med klart dokumenterede værktøjer og ressourcestøtte. Manglen på prompt-skabeloner og sampling/roots-support er en mindre ulempe, men samlet set leverer den en værdifuld og praktisk MCP-server, især for vidensdrevne teams.

Vurdering: 8/10

MCP-score