Rememberizer MCP-server

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.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

| 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