
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Verbind FlowHunt met Rememberizer MCP Server voor naadloze AI-gestuurde documentzoekopdrachten, kennisintegratie en geautomatiseerde teamworkflows.
De Rememberizer MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die fungeert als brug tussen AI-assistenten en Rememberizer’s API voor document- en kennisbeheer. Door naadloze toegang tot persoonlijke en teamkennisopslagplaatsen mogelijk te maken, stelt deze server taalmodellen in staat om een breed scala aan documenten en integraties te doorzoeken, op te halen en te beheren, zoals Slack-gesprekken, Gmail, Dropbox, Google Drive en geüploade bestanden. De primaire rol is het faciliteren van verbeterde ontwikkelworkflows door complexe zoekopdrachten, semantisch zoeken en kennisontdekking te ondersteunen, allemaal vanuit een AI-gedreven omgeving. Zo kunnen ontwikkelaars en teams efficiënt relevante informatie naar boven halen, kennisbeheer automatiseren en contextuele data integreren in hun AI-processen.
Er worden geen expliciete prompt-sjablonen genoemd in de repository.
windsurf.json
)."mcpServers": {
"rememberizer": {
"command": "npx",
"args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
}
}
Bewaar gevoelige API-sleutels in omgevingsvariabelen. Voorbeeld:
"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}"
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratiesectie je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:
{
"rememberizer": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken, met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “rememberizer” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschreven in README en repo |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen expliciete prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van bronnen | ✅ | Documenten, Slack-gesprekken |
Lijst van tools | ✅ | 4 tools gedocumenteerd |
API-sleutels beveiligen | ✅ | .env.example en installatie-instructies aanwezig |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet genoemd |
| Roots-ondersteuning | ⛔ | Niet genoemd |
De Rememberizer MCP Server biedt robuuste document- en kennisintegratie voor AI-workflows, met duidelijk gedocumenteerde tools en bronondersteuning. Het ontbreken van prompt-sjablonen en sampling/roots-ondersteuning is een klein minpunt, maar over het algemeen is het een waardevolle en praktische MCP-server, vooral voor kennisgedreven teams.
Beoordeling: 8/10
Heeft een LICENTIE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ✅ |
Aantal forks | 4 |
Aantal sterren | 25 |
De Rememberizer MCP Server is een Model Context Protocol-implementatie die AI-assistenten verbindt met de kennisopslagplaatsen van je team. Hiermee kunnen taalmodellen zoeken, ophalen en beheren van documenten uit bronnen zoals Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive en geüploade bestanden voor efficiënte kennisontdekking en workflowautomatisering.
Het ondersteunt Slack-gesprekken, geüploade documenten, evenals mogelijk toegang tot Gmail, Dropbox en Google Drive, waardoor uniforme zoekopdrachten en opvragingen over alle gekoppelde bronnen mogelijk zijn.
Belangrijke tools zijn semantische opvraging uit kennisopslagplaatsen, slimme zoekopdrachten over geïntegreerde bronnen, het weergeven van alle kennissystemen en het ophalen van accountgegevens.
Sla gevoelige API-sleutels altijd op in omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je configuratiebestanden zoals getoond in de instelvoorbeelden.
Toepassingsgevallen zijn onder meer semantische kennisopvraging, uniforme zoekopdrachten over integraties, teamkennisbeheer, geautomatiseerde documentatie en inzichten, en integratiebeheer voor AI-gestuurde workflows.
Verhoog de productiviteit van je team door FlowHunt te verbinden met Rememberizer MCP Server voor uniforme, AI-gestuurde kennisbenadering en slim documentbeheer.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
Integreer Rember's flashcardsysteem met gespreide herhaling met AI-assistenten via de Rember MCP Server. Automatiseer het aanmaken van flashcards vanuit chats, ...