Rember MCP Server Integration

Was macht der „Rember“ MCP Server?

Der Rember MCP (Model Context Protocol) Server ist dafür konzipiert, das Karteikarten-System von Rember mit verteilten Wiederholungen in KI-Assistenten wie Claude zu integrieren. Als Brücke zwischen Rember und KI-Clients ermöglicht der Server fortgeschrittene Workflows, etwa das Erstellen von Karteikarten direkt aus Chats oder Dokumenten, und vereinfacht so Lern- und Merkvorgänge. Er stellt Tools bereit, mit denen LLMs mit der Rember API interagieren können, sodass Karteikarten basierend auf Nutzerinteraktionen, Notizen oder hochgeladenen Inhalten generiert und verwaltet werden können. Dies verbessert Entwicklungs- und Lernworkflows, indem die Karteikartenerstellung automatisiert und effiziente, KI-gestützte Lerngewohnheiten gefördert werden.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• create_flashcards: Dieses Tool ermöglicht es der KI, Karteikarten in Rember zu erstellen, indem eine Liste von Notizen (z. B. aus einem Gespräch oder einer PDF) über die Rember API in einzelne Karteikarten umgewandelt wird. So können Nutzer neue Informationen schnell in ein lernbereites Format überführen, indem sie die KI anweisen: „Hilf mir, das zu merken“ oder „Zu Rember hinzufügen“.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Karteikarten aus Chats erstellen: Nach einem Gespräch mit einem KI-Assistenten wie Claude können Nutzer den MCP bitten, aus den besprochenen Inhalten Karteikarten zu generieren – so bleibt neues Wissen besser haften.
• PDFs in Karteikarten umwandeln: Nutzer können die KI anweisen, aus bestimmten Abschnitten einer hochgeladenen PDF Karteikarten zu erstellen und so große Dokumente effizient lernen.
• Automatisierte Lernmaterial-Erstellung: Entwickler können die Umwandlung von Notizen oder Lernmaterialien in Rember-Karteikarten automatisieren, sparen Zeit und stellen konsistente Lernressourcen bereit.
• Integration in KI-Workflows: Der MCP ermöglicht die nahtlose Integration von Wiederholungstechniken in KI-basierte Lern- und Produktivitäts-Tools.
• Personalisiertes Lernen: Durch die Nutzung von Nutzerinteraktionen und Inhalten erlaubt der Server die individuelle Erstellung von Karteikarten, die auf die persönlichen Lernbedürfnisse zugeschnitten sind.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Rember MCP Server-Konfiguration im mcpServers-Objekt hinzu.
4. Nutzen Sie folgenden JSON-Schnipsel und ersetzen Sie YOUR_REMBER_API_KEY durch Ihren eigenen Schlüssel:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und verbunden ist.

Claude

1. Holen Sie sich Ihren Rember API-Schlüssel von der Rember-Einstellungsseite.
2. Öffnen Sie Ihre claude_desktop_config.json.
3. Fügen Sie Folgendes unter mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Bestätigen Sie die Verbindung in der Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie die Details des Rember MCP Servers wie folgt ein:

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

4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server aktiv ist.

Cline

1. Installieren Sie Node.js, falls notwendig.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Rember MCP Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie die Cline-Anwendung neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server läuft.

API-Schlüssel absichern

Es wird empfohlen, Ihre API-Schlüssel per Umgebungsvariable zu sichern. Beispiel-Konfiguration:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugang zu allen Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, „rember“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL.

Übersicht

Basierend auf der bereitgestellten Dokumentation und verfügbaren Informationen ist der Rember MCP Server fokussiert und für seinen Hauptanwendungsfall (Karteikartengenerierung) gut dokumentiert, bietet jedoch nur ein einziges Tool und keine Details zu Ressourcen, Prompts oder Sampling-Support. Pluspunkte gibt es für klare Setup-Anleitungen und Best Practices, der Funktionsumfang ist aber eng gefasst.

Unsere Meinung

MCP Score: 6/10 — Der Server ist wertvoll für Rember-Nutzer, vor allem für die Integration in KI-Assistenten, könnte aber durch weitere Tools, Ressourcen und Dokumentation zu fortgeschrittenen MCP-Features wie Prompts und Sampling verbessert werden.

MCP Score