Rember MCP 서버 통합

“Rember” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Rember MCP(Model Context Protocol) 서버는 Rember의 반복 학습 플래시카드 시스템을 Claude와 같은 AI 어시스턴트에 통합하기 위해 설계되었습니다. 이 서버는 Rember와 AI 클라이언트 사이의 다리 역할을 하여, 채팅이나 문서에서 직접 플래시카드를 생성하는 등 학습 및 암기 과정을 간소화하는 고급 워크플로우를 가능하게 합니다. LLM이 Rember의 API와 상호작용할 수 있도록 도구를 제공해, 사용자 상호작용, 노트, 업로드된 콘텐츠를 바탕으로 플래시카드를 생성 및 관리할 수 있습니다. 이로써 플래시카드 자동 생성과 효율적인 AI 기반 학습 습관을 촉진하여 개발 및 학습 워크플로우를 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

• create_flashcards: 이 도구를 통해 AI가 대화나 PDF 등에서 나온 노트 리스트를 받아 Rember API를 통해 각 노트별 플래시카드를 생성할 수 있습니다. 사용자는 AI에게 “이걸 기억하게 도와줘” 또는 “Rember에 추가해줘"라고 요청하여 새 정보를 빠르게 학습 자료로 바꿀 수 있습니다.

MCP 서버 활용 예시

• 채팅에서 플래시카드 생성: Claude와 같은 AI 어시스턴트와 대화 후, MCP에 대화 내용을 바탕으로 플래시카드를 만들어달라고 요청해 새로운 지식의 기억력을 높일 수 있습니다.
• PDF를 플래시카드로 변환: 업로드한 PDF의 특정 부분을 AI에게 플래시카드로 만들어달라고 요청해 방대한 문서를 효율적으로 학습할 수 있습니다.
• 학습 자료 자동 생성: 개발자는 노트나 학습 자료를 Rember 플래시카드로 자동 변환하여 시간도 절약하고 일관된 학습 리소스를 확보할 수 있습니다.
• AI 워크플로우와 통합: MCP는 반복 학습 기법을 AI 기반 학습·생산성 도구에 자연스럽게 통합할 수 있게 해줍니다.
• 맞춤형 학습: 사용자 상호작용과 콘텐츠를 활용해 개인별 학습 요구에 맞춘 플래시카드 생성이 가능합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 객체에 Rember MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 아래 JSON 예시에서 YOUR_REMBER_API_KEY를 실제 키로 바꿔 사용하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. 서버가 실행 중이고 연결되었는지 확인하세요.

Claude

1. Rember 설정 페이지에서 API 키를 받으세요.
2. claude_desktop_config.json 파일을 여세요.
3. mcpServers 항목 하위에 아래 내용을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래와 같이 Rember MCP 서버 정보를 삽입하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Cline

1. 필요하다면 Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. Rember MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline 애플리케이션을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키는 환경 변수를 사용해 안전하게 관리하는 것이 좋습니다. 설정 예시:

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

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “rember"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 문서 및 정보를 바탕으로 Rember MCP 서버는 주요 목적(플래시카드 생성)에 집중되어 있고, 설치 가이드와 보안 권장 사항이 명확하지만, 단일 도구만 제공하며 리소스, 프롬프트, 샘플링 지원에 대한 정보는 부족합니다.

의견

MCP 점수: 6/10 — Rember 사용자 및 AI 어시스턴트 통합 시 가치가 높으나, 더 많은 도구, 리소스, 고급 MCP 기능(프롬프트, 샘플링 등) 관련 문서가 보완되면 더 좋을 것 같습니다.

MCP 점수