
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...
Koble FlowHunt til Rememberizer MCP-server for sømløst AI-drevet dokumentsøk, kunnskapsintegrasjon og automatisering av teamets arbeidsflyt.
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.
Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet.
windsurf.json
)."mcpServers": {
"rememberizer": {
"command": "npx",
"args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
}
}
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}"
}
}
}
"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}"
}
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Tilgjengelig i README og repo |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen eksplisitte prompt-maler funnet |
Liste over ressurser | ✅ | Dokumenter, Slack-diskusjoner |
Liste over verktøy | ✅ | 4 verktøy dokumentert |
Sikre API-nøkler | ✅ | .env.example og oppsett-detaljer tilgjengelig |
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |
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
Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 4 |
Antall stjerner | 25 |
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.
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.
Nøkkelverktøy inkluderer semantisk gjenfinning fra kunnskapslagre, smart søk på tvers av integrerte kilder, oppføring av alle kunnskapssystemer og henting av kontodetaljer.
Lagre alltid sensitive API-nøkler i miljøvariabler og referer til dem i konfigurasjonsfilene dine som vist i oppsett-eksemplene.
Bruksområder inkluderer semantisk kunnskapsgjenfinning, samlet søk på tvers av integrasjoner, teamkunnskapsforvaltning, automatisert dokumentasjon og innsikt, samt integrasjonsstyring for AI-drevne arbeidsflyter.
Øk teamets produktivitet ved å koble FlowHunt med Rememberizer MCP-server for samlet, AI-aktivert kunnskapstilgang og intelligent dokumenthåndtering.
StitchAI MCP Server driver kontekstuell minnehåndtering for AI-agenter, slik at de kan lagre, hente og organisere strukturert kunnskap effektivt. Koble AI-assis...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
Cloudflare MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Cloudflares skytjenester, og muliggjør automatisering av konfigurasjoner, logger, bygg og dok...