
Integracja z ZenML MCP Server
Zintegruj zaawansowane funkcje orkiestracji MLOps i LLMOps ZenML w przepływach swojego asystenta AI za pomocą ZenML MCP Server. Umożliwiaj zarządzanie pipeline’...
Połącz FlowHunt z Rememberizer MCP Server dla płynnego, opartego na AI wyszukiwania dokumentów, integracji wiedzy i automatyzacji pracy zespołowej.
Rememberizer MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która działa jako most pomiędzy asystentami AI a API zarządzania dokumentami i wiedzą Rememberizera. Umożliwiając płynny dostęp do osobistych i zespołowych repozytoriów wiedzy, serwer ten pozwala modelom językowym na wyszukiwanie, pobieranie i zarządzanie szerokim zakresem dokumentów oraz integracji, takich jak rozmowy na Slacku, Gmail, Dropbox, Google Drive czy przesłane pliki. Jego główną rolą jest usprawnienie procesów deweloperskich przez wsparcie złożonych zapytań, semantycznego wyszukiwania i odkrywania wiedzy — wszystko w środowisku napędzanym przez AI. Pozwala to programistom i zespołom efektywnie wydobywać istotne informacje, automatyzować zarządzanie wiedzą i integrować dane kontekstowe w swoich procesach AI.
W repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.
windsurf.json
)."mcpServers": {
"rememberizer": {
"command": "npx",
"args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
}
}
Przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych. Przykład:
"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}"
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej MCP systemu wklej szczegóły swojego MCP w poniższym formacie JSON:
{
"rememberizer": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może wykorzystywać ten MCP jako narzędzie ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “rememberizer” na właściwą nazwę swojego MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Podany w README i repozytorium |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono żadnych szablonów promptów |
Lista zasobów | ✅ | Dokumenty, rozmowy Slack |
Lista narzędzi | ✅ | 4 narzędzia udokumentowane |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | .env.example oraz szczegóły konfiguracji dostępne |
Obsługa sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Nie wspomniano |
| Obsługa roots | ⛔ | Nie wspomniano |
Rememberizer MCP Server oferuje solidną integrację zarządzania dokumentami i wiedzą dla workflow AI, z jasno udokumentowanymi narzędziami i wsparciem dla zasobów. Brak szablonów promptów oraz obsługi sampling/roots to drobny minus, ale całościowo jest to wartościowy i praktyczny serwer MCP, szczególnie dla zespołów bazujących na wiedzy.
Ocena: 8/10
Posiada LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forki | 4 |
Liczba gwiazdek | 25 |
Rememberizer MCP Server to implementacja Model Context Protocol, która łączy asystentów AI z repozytoriami wiedzy Twojego zespołu. Umożliwia modelom językowym wyszukiwanie, pobieranie i zarządzanie dokumentami z takich źródeł jak Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive oraz plikami przesłanymi przez użytkowników, co pozwala na wydajne odkrywanie wiedzy i automatyzację pracy.
Obsługuje rozmowy Slack, przesłane dokumenty, a także potencjalnie dostęp do Gmaila, Dropboxa i Google Drive, umożliwiając zunifikowane wyszukiwanie i pobieranie danych ze wszystkich podłączonych źródeł.
Kluczowe narzędzia to semantyczne pobieranie z repozytoriów wiedzy, inteligentne wyszukiwanie wśród zintegrowanych źródeł, lista wszystkich systemów wiedzy oraz pobieranie informacji o koncie.
Zawsze przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w plikach konfiguracyjnych, jak pokazano w przykładach konfiguracji.
Przykłady to semantyczne pobieranie wiedzy, zunifikowane wyszukiwanie wśród integracji, zarządzanie wiedzą zespołową, automatyczna dokumentacja i wgląd oraz zarządzanie integracjami w przepływach pracy wspieranych przez AI.
Zwiększ produktywność swojego zespołu, łącząc FlowHunt z Rememberizer MCP Server, by uzyskać zunifikowany dostęp do wiedzy wspierany przez AI i inteligentne zarządzanie dokumentami.
Zintegruj zaawansowane funkcje orkiestracji MLOps i LLMOps ZenML w przepływach swojego asystenta AI za pomocą ZenML MCP Server. Umożliwiaj zarządzanie pipeline’...
Serwer Cloudflare MCP łączy asystentów AI z usługami chmurowymi Cloudflare, umożliwiając automatyzację konfiguracji, logów, buildów i dokumentacji w języku natu...
Serwer git-mcp-go MCP umożliwia płynną interakcję z repozytoriami Git przy użyciu dużych modeli językowych (LLM), pozwalając asystentom AI automatyzować zadania...