Rememberizer MCP Server

Was macht der „Rememberizer“ MCP Server?

Der Rememberizer MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die als Brücke zwischen KI-Assistenten und Rememberizers Dokumenten- und Wissensmanagement-API fungiert. Durch den nahtlosen Zugriff auf persönliche und Team-Wissensspeicher befähigt dieser Server Sprachmodelle, eine Vielzahl von Dokumenten und Integrationen wie Slack-Diskussionen, Gmail, Dropbox, Google Drive und hochgeladene Dateien zu durchsuchen, abzurufen und zu verwalten. Seine Hauptaufgabe ist es, fortschrittliche Entwicklungs-Workflows zu ermöglichen, indem komplexe Abfragen, semantische Suche und Wissensentdeckung in einer KI-gesteuerten Umgebung unterstützt werden. So können Entwickler und Teams relevante Informationen effizient auffinden, Wissensmanagement automatisieren und kontextuelle Daten in KI-gestützte Prozesse integrieren.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine expliziten Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

• Dokumente: Zugriff und Retrieval von Informationen aus hochgeladenen Dokumenten, die im internen Wissensspeicher von Rememberizer abgelegt sind.
• Slack-Diskussionen: Durchsuchen und Extrahieren relevanter Informationen aus integrierten Slack-Konversationen.
• (Potentiell sind Gmail-, Dropbox- und Google Drive-Dokumente als Quellen eingeschlossen, wie in den Tools erwähnt, aber nicht explizit als Top-Level-Resource gelistet.)

Liste der Tools

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • Sendet einen Textblock und findet die kosinus-ähnlichsten Treffer aus Ihrem verbundenen Rememberizer-Wissensspeicher, filterbar nach optionalen Datumsbereichen und Ergebnislimit.
• smart_search_internal_knowledge
  • Führt eine agentenbasierte Suche im Rememberizer-Wissensspeicher mit einer einfachen Abfrage durch, einschließlich Kontext aus verschiedenen Quellen (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, hochgeladene Dateien).
• list_internal_knowledge_systems
  • Listet alle Quellen Ihres internen Wissens auf, z. B. Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive und hochgeladene Dateien.
• rememberizer_account_information
  • Ruft Kontoinformationen über Ihr persönliches oder Team-Wissensrepository bei Rememberizer ab, einschließlich Inhaberdetails.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Semantisches Wissens-Retrieval
  • Ermöglicht Entwicklern und KI-Agenten das Finden kontextuell ähnlicher Informationen aus einer großen Menge an Dokumenten und Diskussionen – für deutlich effizientere Recherche und Problemlösung.
• Einheitliche Suche über Integrationen
  • Aggregiert und durchsucht Wissen aus verschiedenen Plattformen (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive) und bietet eine einzige Schnittstelle für umfassende Informationssuche.
• Team-Wissensmanagement
  • Ermöglicht teamweiten Zugriff auf geteilte Dokumente und Diskussionen, unterstützt Onboarding, Zusammenarbeit und institutionelles Wissen.
• Automatisierte Dokumentation und Insights
  • KI-Assistenten können Zusammenfassungen, Berichte oder Antworten automatisch generieren, indem sie die gesamte Wissensbasis des Unternehmens nutzen und so Workflows optimieren.
• Überblick über Konten und Integrationen
  • Liefert Übersicht über verbundene Wissensquellen und Kontoinformationen, was die Administration und das Integrationsmanagement erleichtert.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.json).
3. Fügen Sie den Rememberizer MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie den Serverstatus über das Windsurf-Dashboard.

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie sensible API-Schlüssel in Umgebungsvariablen. Beispiel:

"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. Bestätigen Sie, dass Claude externe MCP Server unterstützt.
2. Suchen Sie die Einstellungsdatei für die Claude MCP-Integration.
3. Fügen Sie die Serverkonfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie den Integrationsstatus in Claudes Einstellungen.

API-Schlüssel absichern

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

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und Cursor MCP-Plugins unterstützt.
2. Suchen Sie die relevante Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie Rememberizer MCP wie folgt ein:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob Rememberizer im Cursor MCP-Panel erscheint.

API-Schlüssel absichern

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

Cline

1. Installieren Sie Node.js und stellen Sie sicher, dass Cline MCP Server unterstützt.
2. Bearbeiten Sie Ihre MCP-Server-Konfiguration in Cline.
3. Fügen Sie Rememberizer MCP hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Verbindung im Cline-Dashboard.

API-Schlüssel absichern

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “rememberizer” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

| Roots Support | ⛔ | Nicht erwähnt |

Unsere Meinung

Der Rememberizer MCP Server bietet eine umfassende Integration für Dokumenten- und Wissensmanagement in KI-Workflows, mit klar dokumentierten Tools und Ressourcen. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen und Sampling-/Roots-Support ist ein kleiner Nachteil, insgesamt ist es jedoch ein wertvoller und praxisnaher MCP Server – besonders für wissensgetriebene Teams.

Bewertung: 8/10

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