Integración del Servidor MCP de Rember

¿Qué hace el Servidor MCP de “Rember”?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Rember está diseñado para integrar el sistema de tarjetas de repetición espaciada de Rember con asistentes de IA, como Claude. Al actuar como puente entre Rember y los clientes de IA, el servidor permite flujos de trabajo avanzados como la creación de tarjetas directamente desde chats o documentos, agilizando el proceso de estudio y memorización. Expone herramientas que permiten a los LLMs interactuar con la API de Rember, haciendo posible generar y gestionar tarjetas a partir de interacciones del usuario, notas o contenido subido. Esto mejora los flujos de desarrollo y aprendizaje automatizando la creación de tarjetas y promoviendo hábitos de estudio eficientes y asistidos por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• create_flashcards: Esta herramienta permite a la IA crear tarjetas en Rember tomando una lista de notas (por ejemplo, de una conversación o un PDF) y generando tarjetas para cada nota mediante la API de Rember. Permite a los usuarios convertir rápidamente nueva información en un formato listo para el estudio al instruir a la IA para “ayúdame a recordar esto” o “añadir a Rember”.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Creación de Tarjetas a partir de Chats: Tras una conversación con un asistente de IA como Claude, los usuarios pueden pedir al MCP que genere tarjetas a partir del contenido discutido, aumentando la retención de nuevos conocimientos.
• Conversión de PDFs a Tarjetas: Los usuarios pueden solicitar a la IA que cree tarjetas a partir de secciones específicas de PDFs subidos, permitiendo el estudio eficiente de documentos extensos.
• Generación Automatizada de Material de Estudio: Los desarrolladores pueden automatizar la conversión de notas o materiales de aprendizaje en tarjetas de Rember, ahorrando tiempo y asegurando recursos de estudio consistentes.
• Integración con Flujos de Trabajo de IA: El MCP permite la integración fluida de técnicas de repetición espaciada en herramientas de aprendizaje y productividad impulsadas por IA.
• Aprendizaje Personalizado: Aprovechando las interacciones y el contenido del usuario, el servidor permite la creación personalizada de tarjetas adaptadas a las necesidades individuales de estudio.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade la configuración del servidor MCP de Rember en el objeto mcpServers.
4. Usa el siguiente fragmento JSON, reemplazando YOUR_REMBER_API_KEY por tu clave real:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y conectado.

Claude

1. Obtén tu clave API de Rember desde la página de configuración de Rember.
2. Abre tu claude_desktop_config.json.
3. Añade lo siguiente bajo mcpServers:

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

4. Guarda y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma la conexión en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Busca el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Inserta los detalles del servidor MCP de Rember como se muestra:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Verifica que el servidor MCP esté activo.

Cline

1. Instala Node.js si es necesario.
2. Abre tu archivo de configuración de Cline.
3. Añade la configuración del servidor MCP de Rember:

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

4. Guarda y reinicia la aplicación Cline.
5. Comprueba que el servidor MCP esté en funcionamiento.

Protección de Claves API

Se recomienda proteger tus claves API utilizando variables de entorno. Ejemplo de configuración:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “rember” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación proporcionada y la información disponible, el servidor MCP de Rember está enfocado y bien documentado para su caso de uso principal (generación de tarjetas), pero solo cuenta con una herramienta y carece de detalles sobre recursos, prompts o soporte de sampling. Gana puntos por las instrucciones de configuración claras y buenas prácticas, pero su alcance es limitado.

Nuestra opinión

Puntuación MCP: 6/10 — El servidor es valioso para quienes usan Rember, especialmente para integrarlo con asistentes de IA, pero podría mejorar ofreciendo más herramientas, recursos y documentación sobre funciones avanzadas de MCP como prompts y sampling.

Puntuación MCP