Rember MCP Server-integratie

Wat doet de “Rember” MCP Server?

De Rember MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om Rember’s flashcardsysteem met gespreide herhaling te integreren met AI-assistenten zoals Claude. Door als brug te fungeren tussen Rember en AI-clients, maakt de server geavanceerde workflows mogelijk, zoals het direct aanmaken van flashcards vanuit chats of documenten, wat het studeer- en memorisatieproces vereenvoudigt. De server biedt tools waarmee LLM’s kunnen communiceren met de API van Rember, zodat ze flashcards kunnen genereren en beheren op basis van gebruikersinteracties, notities of geüploade inhoud. Dit verbetert ontwikkel- en leerworkflows door het aanmaken van flashcards te automatiseren en efficiënt, door AI ondersteund studeren te bevorderen.

Lijst met Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen vermeld in de repository.

Lijst met Bronnen

Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de repository.

Lijst met Tools

• create_flashcards: Met deze tool kan de AI flashcards in Rember aanmaken door een lijst met notities (bijvoorbeeld uit een gesprek of een PDF) te nemen en voor elke notitie flashcards te genereren via de Rember API. Hiermee kunnen gebruikers snel nieuwe informatie omzetten naar een studieklaar formaat door de AI te instrueren “help me dit onthouden” of “voeg toe aan Rember”.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Flashcards maken vanuit chats: Na een gesprek met een AI-assistent zoals Claude kunnen gebruikers de MCP vragen om flashcards te genereren van de besproken inhoud, zodat nieuwe kennis beter wordt onthouden.
• PDF’s omzetten naar flashcards: Gebruikers kunnen de AI vragen om flashcards te maken van specifieke secties van geüploade PDF’s, wat efficiënt studeren van grote documenten mogelijk maakt.
• Automatische generatie van studiemateriaal: Ontwikkelaars kunnen het omzetten van notities of leermateriaal naar Rember-flashcards automatiseren, wat tijd bespaart en zorgt voor consistente studiemiddelen.
• Integratie met AI-workflows: De MCP maakt naadloze integratie van gespreide herhalingstechnieken mogelijk in door AI aangedreven leer- en productiviteitstools.
• Gepersonaliseerd leren: Door gebruik te maken van gebruikersinteracties en -inhoud maakt de server gepersonaliseerde flashcard-creatie mogelijk, afgestemd op individuele studiebehoeften.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Rember MCP server-configuratie toe in het mcpServers-object.
4. Gebruik het volgende JSON-fragment, vervang YOUR_REMBER_API_KEY door je daadwerkelijke sleutel:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de server draait en verbonden is.

Claude

1. Verkrijg je Rember API-sleutel via de Rember-instellingenpagina.
2. Open je claude_desktop_config.json.
3. Voeg het volgende toe onder mcpServers:

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

4. Sla op en herstart Claude Desktop.
5. Bevestig de verbinding in Claude’s interface.

Cursor

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.
2. Zoek het MCP-configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de Rember MCP server-details toe als volgt:

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

4. Sla je wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de MCP-server actief is.

Cline

1. Installeer Node.js indien nodig.
2. Open je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de Rember MCP server-configuratie toe:

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

4. Sla op en herstart de Cline-applicatie.
5. Controleer of de MCP-server draait.

Beveiligen van API-sleutels

Het wordt aanbevolen je API-sleutels te beveiligen met behulp van omgevingsvariabelen. Voorbeeldconfiguratie:

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

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

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

Zodra dit is geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “rember” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie en informatie is de Rember MCP-server gericht en goed gedocumenteerd voor het primaire gebruiksdoel (flashcard-generatie), maar heeft slechts één tool en mist details over bronnen, prompts of sampling-ondersteuning. Pluspunten zijn de duidelijke installatie-instructies en best practices, maar de scope is beperkt.

Onze mening

MCP-score: 6/10 — De server is waardevol voor gebruikers van Rember, zeker voor integratie met AI-assistenten, maar kan worden verbeterd door meer tools, bronnen en documentatie over geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals prompts en sampling te bieden.

MCP-score