Rember MCP Server-integration

Vad gör “Rember” MCP-servern?

Rember MCP (Model Context Protocol) Server är utformad för att integrera Remembers flashcardsystem med upprepade mellanrum med AI-assistenter, såsom Claude. Genom att fungera som en brygga mellan Rember och AI-klienter möjliggör servern avancerade arbetsflöden som att skapa flashcards direkt från chattar eller dokument, vilket effektiviserar processen för studier och memorering. Den exponerar verktyg som låter LLM:er interagera med Remembers API, vilket gör det möjligt att generera och hantera flashcards baserat på användarinteraktioner, anteckningar eller uppladdat innehåll. Detta förbättrar utvecklings- och inlärningsflöden genom att automatisera skapandet av flashcards och främja effektiv, AI-assisterad inlärning.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser listas i arkivet.

Lista över verktyg

• create_flashcards: Detta verktyg låter AI:n skapa flashcards i Rember genom att ta en lista med anteckningar (t.ex. från en konversation eller en PDF) och generera flashcards för varje anteckning via Remembers API. Det gör att användare snabbt kan omvandla ny information till ett studieklart format genom att be AI:n “hjälp mig komma ihåg detta” eller “lägg till i Rember”.

Användningsområden för denna MCP-server

• Skapa flashcards från chattar: Efter en konversation med en AI-assistent såsom Claude kan användaren be MCP att generera flashcards från det diskuterade innehållet, vilket ökar bevarandet av ny kunskap.
• Konvertera PDF:er till flashcards: Användare kan be AI:n att skapa flashcards från specifika avsnitt av uppladdade PDF:er, vilket möjliggör effektiv inlärning av stora dokument.
• Automatiserad generering av studiematerial: Utvecklare kan automatisera konverteringen av anteckningar eller inlärningsmaterial till Rember-flashcards, vilket sparar tid och säkerställer konsekventa studier.
• Integration med AI-arbetsflöden: MCP möjliggör smidig integration av tekniker för upprepade mellanrum i AI-drivna lärande- och produktivitetsverktyg.
• Personlig inlärning: Genom att utnyttja användarinteraktioner och innehåll möjliggör servern personlig flashcardskapande anpassat efter individuella studiebehov.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Rember MCP-serverkonfigurationen i objektet mcpServers.
4. Använd följande JSON-utdrag och ersätt YOUR_REMBER_API_KEY med din faktiska nyckel:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Kontrollera att servern körs och är ansluten.

Claude

1. Hämta din Rember API-nyckel från Remembers inställningssida.
2. Öppna din claude_desktop_config.json.
3. Lägg till följande under mcpServers:

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

4. Spara och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta anslutningen i Claudes gränssnitt.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Hitta Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Infoga Rember MCP-serverns uppgifter enligt följande:

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

4. Spara dina ändringar och starta om Cursor.
5. Kontrollera att MCP-servern är aktiv.

Cline

1. Installera Node.js om det behövs.
2. Öppna din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till Rember MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Spara och starta om Cline-applikationen.
5. Kontrollera att MCP-servern körs.

Säkra API-nycklar

Det rekommenderas att säkra dina API-nycklar med hjälp av miljövariabler. Exempel på konfiguration:

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

Hur man använder denna MCP i flows

Att använda MCP i FlowHunt

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

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

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

Översikt

Baserat på tillhandahållen dokumentation och tillgänglig information är Rember MCP-servern fokuserad och väl dokumenterad för sitt primära användningsområde (flashcardgenerering), men har bara ett enda verktyg och saknar detaljer kring resurser, promptar eller sampling-stöd. Den får poäng för tydliga installationsinstruktioner och best practices, men dess omfattning är snäv.

Vår bedömning

MCP-betyg: 6/10 — Servern är värdefull för användare av Rember, särskilt för integration med AI-assistenter, men kan förbättras genom att erbjuda fler verktyg, resurser och dokumentation om avancerade MCP-funktioner som promptar och sampling.

MCP-betyg