Rememberizer MCP-server

Rememberizer MCP-server

Koble FlowHunt til Rememberizer MCP-server for sømløst AI-drevet dokumentsøk, kunnskapsintegrasjon og automatisering av teamets arbeidsflyt.

Hva gjør “Rememberizer” MCP-serveren?

Rememberizer MCP-serveren er en implementering av Model Context Protocol (MCP) som fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Rememberizer sitt dokument- og kunnskapsforvaltnings-API. Ved å muliggjøre sømløs tilgang til personlige og team-baserte kunnskapslagre, gir denne serveren språkmodeller mulighet til å søke, hente og håndtere et bredt spekter av dokumenter og integrasjoner som Slack-diskusjoner, Gmail, Dropbox, Google Drive og opplastede filer. Dens primære rolle er å lette forbedrede utviklingsarbeidsflyter ved å støtte komplekse spørringer, semantisk søk og kunnskapsoppdagelse – alt fra et AI-drevet miljø. Dette gjør det mulig for utviklere og team å effektivt finne relevant informasjon, automatisere kunnskapsforvaltning og integrere kontekstuelle data i sine AI-drevne prosesser.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet.

Oversikt over ressurser

  • Dokumenter: Tilgang til og henting av informasjon fra opplastede dokumenter lagret i Rememberizer sitt interne kunnskapslager.
  • Slack-diskusjoner: Søk og hent relevant informasjon fra integrerte Slack-samtaler.
  • (Inkluderer potensielt Gmail-, Dropbox- og Google Drive-dokumenter som kilder, slik det refereres til i verktøyene, men ikke eksplisitt oppført som toppnivåressurser.)

Liste over verktøy

  • retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
    • Sender en tekstblokk og henter kosinus-lignende treff fra ditt tilkoblede Rememberizer-kunnskapslager, filtrert på valgfri dato og antall resultater.
  • smart_search_internal_knowledge
    • Utfører et agentisk søk i Rememberizer sitt kunnskapslager via et enkelt søk, inkludert kontekst fra ulike kilder (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, opplastede filer).
  • list_internal_knowledge_systems
    • Lister alle interne kunnskapskilder, som Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive og opplastede filer.
  • rememberizer_account_information
    • Henter kontoinformasjon om ditt personlige eller team-baserte Rememberizer-kunnskapslager, inkludert kontoeierdetaljer.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Semantisk kunnskapsgjenfinning
    • Gjør det mulig for utviklere og AI-agenter å finne kontekstuelt lignende informasjon fra et stort korpus av dokumenter og diskusjoner, noe som gir betydelig mer effektiv forskning og problemløsning.
  • Samlet søk på tvers av integrasjoner
    • Samler og søker kunnskap fra ulike plattformer (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive), og gir ett enkelt grensesnitt for omfattende informasjonsinnhenting.
  • Teamkunnskapsforvaltning
    • Tilrettelegger for team-bred tilgang til delte dokumenter og diskusjoner, og støtter onboarding, samarbeid og institusjonell hukommelse.
  • Automatisert dokumentasjon og innsikt
    • AI-assistenter kan auto-generere sammendrag, rapporter eller besvare spørsmål ved å utnytte organisasjonens hele kunnskapsbase og strømlinjeforme arbeidsflyter.
  • Konto- og integrasjonsoversikt
    • Gir oversikt over tilkoblede kunnskapskilder og kontoinformasjon, noe som hjelper med systemadministrasjon og integrasjonsstyring.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.
  2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. windsurf.json).
  3. Legg til Rememberizer MCP-serveren med følgende JSON-snutt:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Verifiser at serveren kjører via Windsurf-dashboardet.

Sikre API-nøkler

Lagre sensitive API-nøkler i miljøvariabler. Eksempel:

"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}"
    }
  }
}

Claude

  1. Bekreft at Claude støtter eksterne MCP-servere.
  2. Finn Claude MCP-integrasjonsinnstillinger-filen.
  3. Legg til serverkonfigurasjonen:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre endringene og start Claude på nytt.
  5. Sjekk integrasjonsstatusen i Claudes innstillinger.

Sikre API-nøkler

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cursor

  1. Sørg for at Node.js er installert og at Cursor støtter MCP-plugins.
  2. Finn relevant Cursor-konfigurasjonsfil.
  3. Legg inn Rememberizer MCP slik:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt.
  5. Bekreft at Rememberizer vises i MCP-panelet i Cursor.

Sikre API-nøkler

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cline

  1. Installer Node.js og sørg for at Cline støtter MCP-servere.
  2. Rediger din Cline MCP-server-konfigurasjon.
  3. Legg til Rememberizer MCP:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Valider tilkoblingen i Cline-dashboardet.

Sikre API-nøkler

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljene om din MCP-server med dette JSON-formatet:

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

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


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktTilgjengelig i README og repo
Liste over prompt-malerIngen eksplisitte prompt-maler funnet
Liste over ressurserDokumenter, Slack-diskusjoner
Liste over verktøy4 verktøy dokumentert
Sikre API-nøkler.env.example og oppsett-detaljer tilgjengelig
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt

| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |

Vår mening

Rememberizer MCP-serveren tilbyr solid dokument- og kunnskapsforvaltningsintegrasjon for AI-arbeidsflyter, med tydelig dokumenterte verktøy og ressursstøtte. Mangelen på prompt-maler og sampling/roots-støtte er en liten ulempe, men totalt sett gir den en verdifull og praktisk MCP-server, spesielt for kunnskapsdrevne team.

Vurdering: 8/10

MCP Score

Har en LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks4
Antall stjerner25

Vanlige spørsmål

Hva er Rememberizer MCP-serveren?

Rememberizer MCP-serveren er en Model Context Protocol-implementering som kobler AI-assistenter til teamets kunnskapslagre. Den gjør det mulig for språkmodeller å søke, hente og administrere dokumenter fra kilder som Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive og opplastede filer for effektiv kunnskapsinnhenting og automatisering av arbeidsflyter.

Hvilke integrasjoner støtter Rememberizer MCP?

Den støtter Slack-samtaler, opplastede dokumenter, samt potensiell tilgang til Gmail, Dropbox og Google Drive, slik at du kan søke og hente data på tvers av alle tilkoblede kilder.

Hva er de viktigste verktøyene som tilbys av Rememberizer MCP?

Nøkkelverktøy inkluderer semantisk gjenfinning fra kunnskapslagre, smart søk på tvers av integrerte kilder, oppføring av alle kunnskapssystemer og henting av kontodetaljer.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine når jeg bruker Rememberizer MCP?

Lagre alltid sensitive API-nøkler i miljøvariabler og referer til dem i konfigurasjonsfilene dine som vist i oppsett-eksemplene.

Hva er typiske bruksområder for Rememberizer MCP?

Bruksområder inkluderer semantisk kunnskapsgjenfinning, samlet søk på tvers av integrasjoner, teamkunnskapsforvaltning, automatisert dokumentasjon og innsikt, samt integrasjonsstyring for AI-drevne arbeidsflyter.

Integrer Rememberizer med FlowHunt

Øk teamets produktivitet ved å koble FlowHunt med Rememberizer MCP-server for samlet, AI-aktivert kunnskapstilgang og intelligent dokumenthåndtering.

Lær mer

StitchAI MCP Server
StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server driver kontekstuell minnehåndtering for AI-agenter, slik at de kan lagre, hente og organisere strukturert kunnskap effektivt. Koble AI-assis...

4 min lesing
MCP Server AI Tools +6
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
Cloudflare MCP Server-integrasjon
Cloudflare MCP Server-integrasjon

Cloudflare MCP Server-integrasjon

Cloudflare MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Cloudflares skytjenester, og muliggjør automatisering av konfigurasjoner, logger, bygg og dok...

4 min lesing
Cloudflare MCP +7