Rememberizer MCP-server

Vad gör “Rememberizer” MCP-servern?

Rememberizer MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som agerar som en brygga mellan AI-assistenter och Rememberizer’s dokument- och kunskapshanterings-API. Genom att möjliggöra sömlös åtkomst till personliga och teamets kunskapsdatabaser, ger denna server språkmodeller möjlighet att söka, hämta och hantera ett brett urval av dokument och integrationer såsom Slack-diskussioner, Gmail, Dropbox, Google Drive och uppladdade filer. Dess huvuduppgift är att förenkla utvecklingsarbetsflöden genom att stödja komplexa frågor, semantisk sökning och kunskapsupptäckt, allt inom en AI-driven miljö. Detta gör det möjligt för utvecklare och team att effektivt hitta relevant information, automatisera kunskapshantering och integrera kontextuell data i sina AI-baserade processer.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns i förvaret.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

• Dokument: Få åtkomst till och hämta information från uppladdade dokument lagrade i Rememberizers interna kunskapsdatabas.
• Slack-diskussioner: Sök och hämta relevant information från integrerade Slack-konversationer.
• (Kan potentiellt inkludera Gmail-, Dropbox- och Google Drive-dokument som källor, enligt verktygsreferenser, men listas inte uttryckligen som huvudresurser.)

Lista över verktyg

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • Skickar ett textblock och hämtar cosine-liknande träffar från din anslutna Rememberizer-kunskapsdatabas, filtrerat på valfria datumintervall och resultatgränser.
• smart_search_internal_knowledge
  • Utför en agentisk sökning i Rememberizers kunskapsdatabas med en enkel fråga, inklusive kontext från olika källor (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, uppladdade filer).
• list_internal_knowledge_systems
  • Listar alla dina interna kunskapskällor, t.ex. Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive och uppladdade filer.
• rememberizer_account_information
  • Hämtar kontoinformation om din personliga eller teamets Rememberizer-kunskapsdatabas, inklusive kontoinnehavarens uppgifter.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Semantisk kunskapshämtning
  • Gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att hitta kontextuellt liknande information från ett stort material av dokument och diskussioner, vilket förbättrar effektiviteten i forskning och problemlösning avsevärt.
• Enhetlig sökning över integrationer
  • Samlar och söker kunskap från olika plattformar (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive) och ger ett enhetligt gränssnitt för heltäckande informationsupptäckt.
• Teamkunskapshantering
  • Underlättar tillgången till gemensamma dokument och diskussioner för hela teamet, vilket stödjer onboarding, samarbete och institutionellt minne.
• Automatiserad dokumentation och insikter
  • AI-assistenter kan automatiskt generera sammanfattningar, rapporter eller besvara frågor genom att använda hela organisationens kunskapsbas och därmed effektivisera arbetsflöden.
• Konto- och integrationsöversikt
  • Ger insyn i anslutna kunskapskällor och kontoinformation, vilket hjälper vid systemadministration och integrationshantering.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Windsurf installerat.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json).
3. Lägg till Rememberizer MCP-servern med följande JSON-exempel:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs via Windsurf-instrumentpanelen.

Säkra API-nycklar

Förvara känsliga API-nycklar i miljövariabler. Exempel:

"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. Bekräfta att Claude stöder externa MCP-servrar.
2. Leta upp Claudes MCP-integrationsinställningsfil.
3. Lägg till serverkonfigurationen:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Kontrollera integrationsstatusen i Claudes inställningar.

Säkra API-nycklar

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cursor

1. Se till att Node.js är installerat och att Cursor stöder MCP-plugins.
2. Hitta relevant Cursor-konfigurationsfil.
3. Infoga Rememberizer MCP enligt nedan:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Cursor.
5. Bekräfta att Rememberizer visas i Cursor MCP-panelen.

Säkra API-nycklar

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Cline

1. Installera Node.js och se till att Cline stöder MCP-servrar.
2. Redigera din Cline MCP-serverkonfiguration.
3. Lägg till Rememberizer MCP:

   "mcpServers": {
     "rememberizer": {
       "command": "npx",
       "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera anslutningen i Clines instrumentpanel.

Säkra API-nycklar

"env": {
  "REMEMBERIZER_API_KEY": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${REMEMBERIZER_API_KEY_FROM_ENV}"
}

Hur man använder denna MCP i flöden

Använd 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, infoga din MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "rememberizer": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “rememberizer” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Ej nämnt |

Vår åsikt

Rememberizer MCP-servern erbjuder robust dokument- och kunskapshanteringsintegration för AI-arbetsflöden, med väl dokumenterade verktyg och resurser. Avsaknaden av promptmallar och sampling/roots-stöd är en mindre nackdel, men överlag utgör det en värdefull och praktisk MCP-server, särskilt för kunskapsdrivna team.

Betyg: 8/10

MCP-poäng