Raindrop.io MCP-serverintegration

Vad gör “Raindrop.io” MCP Server?

Raindrop.io MCP Server är en integration som gör det möjligt för Large Language Models (LLM:er) och AI-assistenter att interagera programmatiskt med Raindrop.io-bokmärken via Model Context Protocol (MCP). Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och Raindrop.io:s bokmärkesplattform kan användare skapa nya bokmärken, söka bland befintliga och filtrera resultat med hjälp av taggar. Detta förbättrar AI-drivna arbetsflöden avsevärt genom att låta agenter hantera och få tillgång till användarens bokmärkessamling, vilket möjliggör automatiserad kunskapsorganisation, hämtning av relevanta resurser samt effektivare innehållskurering direkt från utvecklingsverktyg eller konversationsgränssnitt. Det ger utvecklare och AI-användare möjlighet att bygga, dela och agera på webbresurser direkt via sina föredragna MCP-kompatibla miljöer.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i repositoryt.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i repositoryt.

Lista över verktyg

• Skapa bokmärken: Låter AI lägga till nya bokmärken i användarens Raindrop.io-samling.
• Sök bokmärken: Möjliggör sökningar bland bokmärken baserat på olika kriterier.
• Filtrera efter taggar: Ger möjlighet att hämta bokmärken filtrerade efter specifika taggar.

Användningsområden för denna MCP Server

• Bokmärkeshantering: Automatisera tillägg och organisering av bokmärken direkt från AI-agenter.
• Kunskapshämtning: Sök snabbt och få tillgång till sparade bokmärken relevanta för ett ämne eller en uppgift inom utvecklings- eller chatmiljöer.
• Innehållskurering: Filtrera och presentera webbresurser efter taggar för forskning, lärande eller delning med team.
• Personlig kunskapsbas: Bygg intelligenta arbetsflöden där bokmärken betraktas som en dynamiskt tillgänglig kunskapsbas.
• AI-driven arbetsflödesautomatisering: Integrera med andra verktyg och plattformar för att utlösa åtgärder (som att spara en länk eller söka bland bokmärken) som en del av större, automatiserade flöden.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga specifika instruktioner ges för Windsurf. Allmän MCP-serverkonfiguration gäller om det stöds.

Claude

1. Kontrollera att Node.js 16+ är installerat och hämta en Raindrop.io API-token.
2. Installera via Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server --client claude
   

3. Ställ in miljövariabeln:
   • Skapa en .env-fil med:

     RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here
     

4. Öppna Claude Desktop-konfigurationen (claude_desktop_config.json på macOS eller Windows).
5. Lägg till MCP-serverkonfigurationen så här:

   {
     "mcpServers": {
       "raindrop-io": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli",
           "start",
           "@hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server",
           "--client",
           "claude"
         ],
         "env": {
           "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Spara och starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.

Cursor

Inga instruktioner eller konfigurationsexempel ges för Cursor.

Cline

Inga instruktioner eller konfigurationsexempel ges för Cline.

Skydda API-nycklar

Miljövariabler bör användas för att skydda API-nycklar. Exempel:

"env": {
  "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
}

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

{
  "raindrop-io": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “raindrop-io” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Denna MCP-server erbjuder grundläggande funktioner för bokmärkeshantering och enkel installation för Claude Desktop, men saknar dokumenterade promptmallar och explicita resursdefinitioner. Ingen information hittades om stöd för Roots eller Sampling. Dokumentationen är tydlig och servern är funktionell för bokmärkesarbetsflöden, men bredare integrations- och avancerade MCP-exempel saknas.

Betyg: 6/10

MCP-poäng