Integração do Servidor MCP Rember

O que faz o Servidor “Rember” MCP?

O Servidor MCP (Model Context Protocol) Rember foi projetado para integrar o sistema de flashcards com repetição espaçada do Rember a assistentes de IA, como o Claude. Atuando como uma ponte entre o Rember e clientes de IA, o servidor permite fluxos de trabalho avançados, como criar flashcards diretamente de conversas ou documentos, simplificando o processo de estudo e memorização. Ele expõe ferramentas que permitem que LLMs interajam com a API do Rember, tornando possível gerar e gerenciar flashcards com base em interações do usuário, anotações ou conteúdo enviado. Isso aprimora fluxos de desenvolvimento e aprendizagem ao automatizar a criação de flashcards e promover hábitos eficientes de estudo assistidos por IA.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está listado no repositório.

Lista de Ferramentas

• create_flashcards: Esta ferramenta permite que a IA crie flashcards no Rember a partir de uma lista de anotações (por exemplo, de uma conversa ou de um PDF), gerando flashcards para cada anotação via API do Rember. Ela permite que os usuários convertam rapidamente novas informações em um formato pronto para estudo, instruindo a IA a “me ajude a lembrar disso” ou “adicionar ao Rember”.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Criar Flashcards a partir de Conversas: Após uma conversa com um assistente de IA como o Claude, os usuários podem pedir ao MCP para gerar flashcards do conteúdo discutido, aumentando a retenção de novos conhecimentos.
• Converter PDFs em Flashcards: Usuários podem solicitar à IA a criação de flashcards a partir de seções específicas de PDFs enviados, permitindo o estudo eficiente de grandes documentos.
• Geração Automatizada de Material de Estudo: Desenvolvedores podem automatizar a conversão de anotações ou materiais de estudo em flashcards do Rember, economizando tempo e garantindo consistência nos recursos.
• Integração com Fluxos de IA: O MCP permite a integração fluida de técnicas de repetição espaçada em ferramentas de aprendizado e produtividade baseadas em IA.
• Aprendizagem Personalizada: Aproveitando interações e conteúdos do usuário, o servidor permite a criação personalizada de flashcards de acordo com as necessidades individuais de estudo.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Node.js instalado.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a configuração do servidor MCP Rember no objeto mcpServers.
4. Use o seguinte trecho JSON, substituindo YOUR_REMBER_API_KEY pela sua chave real:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o servidor está em execução e conectado.

Claude

1. Obtenha sua chave de API do Rember na página de configurações do Rember.
2. Abra seu claude_desktop_config.json.
3. Adicione o seguinte em mcpServers:

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

4. Salve e reinicie o Claude Desktop.
5. Confirme a conexão na interface do Claude.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Encontre o arquivo de configuração MCP do Cursor.
3. Insira os detalhes do servidor MCP Rember conforme mostrado:

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

4. Salve suas alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique se o servidor MCP está ativo.

Cline

1. Instale o Node.js se necessário.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione a configuração do servidor MCP Rember:

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

4. Salve e reinicie o aplicativo Cline.
5. Verifique se o servidor MCP está em execução.

Protegendo as Chaves de API

Recomenda-se proteger suas chaves de API usando variáveis de ambiente. Exemplo de configuração:

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

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “rember” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação fornecida e nas informações disponíveis, o servidor MCP Rember é focado e bem documentado para seu caso de uso principal (geração de flashcards), mas possui apenas uma ferramenta e carece de detalhes sobre recursos, prompts ou suporte a sampling. Ganha pontos por instruções claras de configuração e boas práticas, mas seu escopo é restrito.

Nossa opinião

Pontuação MCP: 6/10 — O servidor é valioso para usuários do Rember, especialmente na integração com assistentes de IA, mas poderia ser aprimorado oferecendo mais ferramentas, recursos e documentação sobre recursos avançados do MCP, como prompts e sampling.

Pontuação MCP