Rember MCPサーバー統合

「Rember」MCPサーバーは何をするのか？

Rember MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Remberの間隔反復フラッシュカードシステムとClaudeなどのAIアシスタントを統合するために設計されています。RemberとAIクライアントの間の橋渡しとして動作し、チャットやドキュメントから直接フラッシュカードを作成するなどの高度なワークフローを実現し、学習と暗記のプロセスを効率化します。このサーバーは、LLMがRemberのAPIとやりとりできるツールを提供し、ユーザーのやり取り・ノート・アップロードされたコンテンツに基づいてフラッシュカードを生成・管理できるようにします。これにより、フラッシュカード作成の自動化と効率的なAI支援学習が促進されます。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• create_flashcards: このツールは、AIがRemberにフラッシュカードを作成できるようにします。会話やPDFなどから取得したノートのリストを受け取り、それぞれのノートに対してRember API経由でフラッシュカードを生成します。「これを覚えたい」「Remberに追加して」などとAIに依頼することで、新しい情報を素早く学習用フォーマットに変換できます。

このMCPサーバーの活用例

• チャットからフラッシュカードを作成: ClaudeなどのAIアシスタントとの会話後、MCPに依頼して議論内容からフラッシュカードを生成し、新しい知識の定着を高めます。
• PDFをフラッシュカード化: アップロードしたPDFの特定セクションからAIにフラッシュカードを生成させ、大量ドキュメントの効率的な学習が可能です。
• 学習教材自動生成: 開発者はノートや教材を自動的にRemberフラッシュカードに変換でき、時間を節約し、統一された学習リソースを提供できます。
• AIワークフローとの統合: MCPによって、間隔反復技術をAI主導の学習・生産性ツールにシームレスに統合できます。
• パーソナライズ学習: ユーザーのやり取りや内容を活用し、個々の学習ニーズに合わせたフラッシュカード作成が可能です。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersオブジェクトにRember MCPサーバーの設定を追加します。
4. 以下のJSONスニペットでYOUR_REMBER_API_KEYを自身のAPIキーに置き換えて使用してください:

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
6. サーバーが起動し接続されていることを確認します。

Claude

1. Rember設定ページからAPIキーを取得します。
2. claude_desktop_config.jsonを開きます。
3. mcpServersの下に次を追加します:

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

4. 保存してClaude Desktopを再起動します。
5. Claudeのインターフェースで接続を確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. CursorのMCP設定ファイルを探します。
3. 以下のようにRember MCPサーバー情報を挿入します:

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

4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. MCPサーバーが有効になっていることを確認します。

Cline

1. 必要に応じてNode.jsをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. Rember MCPサーバーの設定を追加します:

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

4. 保存してClineアプリケーションを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働していることを確認します。

APIキーの安全な管理

APIキーは環境変数を利用して管理することを推奨します。設定例:

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

FlowHuntのフロー内でMCPを利用する方法

MCPをFlowHuntワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定欄に以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能と能力にアクセスできるようになります。“rember"を実際のMCPサーバー名、URLを自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

提供されたドキュメントと情報に基づくと、Rember MCPサーバーは主な用途（フラッシュカード生成）に特化しており、設定手順やベストプラクティスも明確に記載されていますが、ツールは1つのみで、リソース・プロンプト・サンプリングサポートの詳細はありません。使い方は明確ですが、用途は限定的です。

総評

MCPスコア: 6/10 — RemberユーザーやAIアシスタントとの連携には有用ですが、さらなるツールやリソース、プロンプトやサンプリングといった高度なMCP機能の記載があるとより良いでしょう。

MCPスコア