Intégration du serveur Rember MCP

Que fait le serveur “Rember” MCP ?

Le serveur Rember MCP (Model Context Protocol) est conçu pour intégrer le système de cartes mémoire à répétition espacée de Rember avec des assistants IA, tels que Claude. En servant de passerelle entre Rember et les clients IA, le serveur permet des workflows avancés comme la création de cartes mémoire directement à partir de discussions ou de documents, rationalisant ainsi le processus d’étude et de mémorisation. Il expose des outils permettant aux LLM d’interagir avec l’API de Rember, rendant possible la génération et la gestion de cartes mémoire en fonction des interactions utilisateur, de notes ou de contenus téléversés. Cela améliore les workflows de développement et d’apprentissage en automatisant la création de cartes mémoire et en favorisant des habitudes d’étude efficaces assistées par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

• create_flashcards : Cet outil permet à l’IA de créer des cartes mémoire dans Rember en prenant une liste de notes (par exemple, issues d’une conversation ou d’un PDF) et en générant une carte pour chaque note via l’API Rember. Il permet aux utilisateurs de convertir rapidement de nouvelles informations au format prêt à l’étude en demandant à l’IA “aide-moi à m’en souvenir” ou “ajoute à Rember”.

Cas d’usages de ce serveur MCP

• Créer des cartes mémoire depuis des discussions : Après une conversation avec un assistant IA comme Claude, les utilisateurs peuvent demander au MCP de générer des cartes mémoire à partir du contenu discuté, augmentant ainsi la rétention de nouvelles connaissances.
• Convertir des PDF en cartes mémoire : Les utilisateurs peuvent demander à l’IA de créer des cartes mémoire à partir de sections spécifiques de PDF téléversés, permettant une étude efficace de documents volumineux.
• Génération automatisée de supports d’étude : Les développeurs peuvent automatiser la conversion de notes ou de supports d’apprentissage en cartes Rember, gagnant du temps et assurant des ressources d’étude cohérentes.
• Intégration aux workflows IA : Le MCP permet une intégration fluide des techniques de répétition espacée dans les outils d’apprentissage et de productivité pilotés par l’IA.
• Apprentissage personnalisé : En exploitant les interactions et contenus utilisateur, le serveur permet une création personnalisée de cartes mémoire adaptée aux besoins individuels.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez la configuration du serveur Rember MCP dans l’objet mcpServers.
4. Utilisez l’extrait JSON suivant, en remplaçant YOUR_REMBER_API_KEY par votre clé réelle :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur fonctionne et est connecté.

Claude

1. Obtenez votre clé API Rember depuis la page des paramètres Rember.
2. Ouvrez votre claude_desktop_config.json.
3. Ajoutez ce qui suit sous mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez la connexion dans l’interface de Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Trouvez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Insérez les détails du serveur Rember MCP comme suit :

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

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP est actif.

Cline

1. Installez Node.js si nécessaire.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez la configuration du serveur Rember MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez l’application Cline.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

Il est recommandé de sécuriser vos clés API à l’aide de variables d’environnement. Exemple de configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut maintenant utiliser ce MCP comme un outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “rember” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base de la documentation et des informations disponibles, le serveur Rember MCP est ciblé et bien documenté pour son cas d’usage principal (génération de cartes mémoire) mais ne propose qu’un seul outil et manque de détails sur les ressources, prompts ou la prise en charge du sampling. Il gagne des points pour ses instructions d’installation claires et ses bonnes pratiques, mais son périmètre reste étroit.

Notre avis

Score MCP : 6/10 — Le serveur est utile pour les utilisateurs de Rember, surtout pour l’intégration avec des assistants IA, mais il pourrait être amélioré en proposant plus d’outils, de ressources et de documentation sur les fonctionnalités avancées du MCP comme les prompts et le sampling.

Score MCP