Rember MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Rember” MCP Server?

Rember MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å integrere Rember sitt system for flashcards med spredt repetisjon med AI-assistenter, som Claude. Ved å fungere som en bro mellom Rember og AI-klienter, muliggjør serveren avanserte arbeidsflyter som å opprette flashcards direkte fra chatter eller dokumenter, og forenkler prosessen med å studere og memorere. Den eksponerer verktøy som lar LLM-er samhandle med Rember sitt API, slik at man kan generere og administrere flashcards basert på brukerinteraksjoner, notater eller opplastet innhold. Dette forbedrer utviklings- og læringsarbeidsflyter ved å automatisere oppretting av flashcards og fremme effektiv, AI-assistert studievaner.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet i depotet.

Liste over verktøy

• create_flashcards: Dette verktøyet lar AI-en opprette flashcards i Rember ved å ta en liste med notater (f.eks. fra en samtale eller en PDF) og generere flashcards for hvert notat via Rember API. Det gjør det mulig for brukeren å raskt konvertere ny informasjon til et studieklar format ved å be AI-en “hjelp meg å huske dette” eller “legg til i Rember”.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Opprette flashcards fra chatter: Etter en samtale med en AI-assistent som Claude, kan brukeren be MCP om å generere flashcards fra det som har blitt diskutert, for å øke bevaring av ny kunnskap.
• Konvertere PDF-er til flashcards: Brukeren kan be AI-en om å lage flashcards fra spesifikke deler av opplastede PDF-er, og dermed studere store dokumenter mer effektivt.
• Automatisert generering av studiemateriell: Utviklere kan automatisere konvertering av notater eller læremateriell til Rember-flashcards, og spare tid samtidig som de sikrer konsistente studie­ressurser.
• Integrasjon med AI-arbeidsflyter: MCP muliggjør sømløs integrering av spredt repetisjonsteknikk i AI-drevne lærings- og produktivitetsverktøy.
• Personlig læring: Ved å utnytte brukerinteraksjoner og innhold, lar serveren deg lage personlige flashcards tilpasset individuelle studiebehov.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.
2. Finn din Windsurf-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Rember MCP server-konfigurasjonen i mcpServers-objektet.
4. Bruk følgende JSON-snutt, og erstatt YOUR_REMBER_API_KEY med din egen nøkkel:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren kjører og er tilkoblet.

Claude

1. Skaff deg din Rember API-nøkkel fra Rember-innstillinger.
2. Åpne din claude_desktop_config.json.
3. Legg til følgende under mcpServers:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft tilkoblingen i Claudes grensesnitt.

Cursor

1. Pass på at Node.js er installert.
2. Finn MCP-konfigurasjonsfilen til Cursor.
3. Sett inn Rember MCP-serverdetaljene som vist:

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

4. Lagre endringene dine og start Cursor på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren er aktiv.

Cline

1. Installer Node.js om nødvendig.
2. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Rember MCP server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Cline-applikasjonen på nytt.
5. Sjekk at MCP-serveren kjører.

Sikring av API-nøkler

Det anbefales å sikre API-nøklene dine ved å bruke miljøvariabler. Eksempel på konfigurasjon:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “rember” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på dokumentasjonen og informasjonen som er tilgjengelig, er Rember MCP-serveren fokusert og godt dokumentert for sitt primære bruksområde (generering av flashcards), men har kun ett verktøy og mangler detaljer om ressurser, prompt-maler eller sampling-støtte. Den får poeng for tydelige oppsettinstruksjoner og beste praksis, men har et smalt omfang.

Vår vurdering

MCP-score: 6/10 — Serveren er verdifull for brukere av Rember, spesielt for integrasjon med AI-assistenter, men kan forbedres ved å tilby flere verktøy, ressurser og dokumentasjon på avanserte MCP-funksjoner som prompt-maler og sampling.

MCP-score