
Todos MCP 서버
Todos MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 지원하는 오픈 소스 할 일 목록 애플리케이션으로, AI 어시스턴트와 챗봇이 표준화된 API를 통해 프로그래밍 방식으로 작업을 관리할 수 있게 해줍니다. 개인정보 보호에 중점을 둔 로컬 저장소와 AI 기반 워크플...
FlowHunt를 Rememberizer MCP 서버에 연결하여 AI 기반 문서 검색, 지식 통합, 팀 워크플로우 자동화를 매끄럽게 구현하세요.
Rememberizer MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 구현한 서버로, AI 어시스턴트와 Rememberizer의 문서 및 지식 관리 API 사이의 다리 역할을 합니다. 이 서버를 통해 개인 및 팀의 지식 저장소에 원활하게 접근할 수 있으므로, 언어 모델이 Slack 대화, Gmail, Dropbox, Google Drive, 업로드 파일 등 다양한 문서와 연동된 데이터에 대해 검색, 조회, 관리를 할 수 있습니다. 주요 역할은 AI 기반 환경 내에서 복잡한 쿼리, 의미 기반 검색, 지식 탐색을 지원하여 개발 및 팀 협업 워크플로우를 강화하는 것입니다. 이를 통해 개발자와 팀은 관련 정보를 효율적으로 찾아내고, 지식 관리 자동화 및 AI 기반 프로세스에 맥락 데이터를 통합할 수 있습니다.
레포지토리 내에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.
windsurf.json
)을 엽니다."mcpServers": {
"rememberizer": {
"command": "npx",
"args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
}
}
민감한 API 키는 환경 변수에 저장하세요. 예시:
"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}"
}
}
}
"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}"
}
"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}"
}
"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}"
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"rememberizer": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 활용할 수 있습니다. “rememberizer"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README 및 레포에서 제공 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 명시적 프롬프트 템플릿 없음 |
리소스 목록 | ✅ | 문서, Slack 대화 |
도구 목록 | ✅ | 4개 도구 문서화 |
API 키 보안 설정 | ✅ | .env.example 및 설치 가이드 제공 |
샘플링 지원(평가에선 중요도 낮음) | ⛔ | 언급 없음 |
| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |
Rememberizer MCP 서버는 AI 워크플로우를 위한 강력한 문서 및 지식 관리 통합 기능을 제공하며, 도구와 리소스 지원이 명확하게 문서화되어 있습니다. 프롬프트 템플릿 및 샘플링/roots 미지원은 작은 단점이지만, 지식 중심 팀에게 실용적이고 가치 있는 MCP 서버입니다.
평점: 8/10
라이선스 보유 | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
도구 1개 이상 보유 | ✅ |
포크 수 | 4 |
스타 수 | 25 |
Rememberizer MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 구현한 것으로, AI 어시스턴트와 팀의 지식 저장소를 연결합니다. 이를 통해 Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, 업로드된 파일 등 다양한 소스에서 문서를 검색, 조회, 관리하여 효율적인 지식 탐색과 워크플로우 자동화를 지원합니다.
Slack 대화, 업로드된 문서뿐만 아니라 Gmail, Dropbox, Google Drive 접근도 가능하여 연결된 모든 소스에서 통합 검색 및 문서 조회를 지원합니다.
주요 도구로는 지식 저장소에서의 의미 기반 검색, 통합 소스에 대한 스마트 검색, 모든 지식 시스템 목록화, 계정 정보 조회 등이 있습니다.
민감한 API 키는 항상 환경 변수로 저장하고, 설정 파일에서는 예시처럼 참조하여 사용하세요.
활용 사례로는 의미 기반 지식 검색, 통합 소스 간의 통합 검색, 팀 지식 관리, 문서 자동화 및 인사이트 도출, AI 기반 워크플로우를 위한 통합 관리 등이 있습니다.
Todos MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 지원하는 오픈 소스 할 일 목록 애플리케이션으로, AI 어시스턴트와 챗봇이 표준화된 API를 통해 프로그래밍 방식으로 작업을 관리할 수 있게 해줍니다. 개인정보 보호에 중점을 둔 로컬 저장소와 AI 기반 워크플...
mcp-google-search MCP 서버는 AI 어시스턴트와 웹을 연결하여, Google Custom Search API를 활용한 실시간 검색과 콘텐츠 추출을 가능하게 합니다. 대형 언어 모델이 온라인 소스에서 최신 정보를 직접 접근, 검증, 요약할 수 있도록 지원합니다....
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