Rember MCP Sunucu Entegrasyonu

“Rember” MCP Sunucusu ne yapar?

Rember MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Rember’ın aralıklı tekrar flashcard sistemini Claude gibi AI asistanlarla entegre etmek için tasarlanmıştır. Rember ile AI istemcileri arasında bir köprü görevi görerek, sohbetlerden veya belgelerden doğrudan flashcard oluşturmak gibi gelişmiş iş akışlarını mümkün kılar ve çalışma-etüt sürecini hızlandırır. Sunucu, LLM’lerin Rember API ile etkileşime geçmesini sağlayan araçlar sunar; böylece kullanıcı etkileşimlerine, notlara veya yüklenen içeriklere göre flashcard üretip yönetmek mümkün olur. Bu, flashcard oluşturmayı otomatikleştirerek ve verimli, AI destekli çalışma alışkanlıklarını teşvik ederek geliştirme ve öğrenme iş akışlarını güçlendirir.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş kaynak yok.

Araçlar Listesi

• create_flashcards: Bu araç, AI’nin bir dizi notu (örneğin bir sohbetten veya PDF’den) alıp her not için Rember API aracılığıyla flashcard üretmesini sağlar. Kullanıcıların, AI’ye “bunu hatırlamama yardım et” ya da “Rember’a ekle” diyerek yeni bilgileri hızlıca çalışmaya hazır formata dönüştürmesini mümkün kılar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Sohbetlerden Flashcard Oluşturma: Claude gibi bir AI asistanla yapılan konuşmadan sonra, kullanıcılar MCP’ye tartışılan içerikten flashcard üretmesini isteyerek yeni bilgilerin kalıcılığını artırabilir.
• PDF’leri Flashcard’a Dönüştürme: Kullanıcılar, yükledikleri PDF’lerin belirli bölümlerinden flashcard oluşturması için AI’yi yönlendirebilir; bu sayede kapsamlı belgeler daha verimli çalışılır.
• Otomatik Ders Materyali Üretimi: Geliştiriciler, notları veya öğrenme materyallerini Rember flashcardlarına otomatik dönüştürebilir ve zamandan tasarruf edip tutarlı çalışma kaynakları oluşturabilir.
• AI İş Akışları ile Entegrasyon: MCP, aralıklı tekrar tekniklerinin AI destekli öğrenme ve verimlilik araçlarına sorunsuz entegrasyonunu sağlar.
• Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Kullanıcı etkileşimleri ve içerikleri üzerinden, sunucu bireysel çalışma ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş flashcard üretimine olanak tanır.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
3. mcpServers nesnesine Rember MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin.
4. Aşağıdaki JSON örneğini kullanın, YOUR_REMBER_API_KEY kısmını kendi anahtarınızla değiştirin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. Sunucunun çalıştığını ve bağlı olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Rember ayarlar sayfasından Rember API anahtarınızı alın.
2. claude_desktop_config.json dosyanızı açın.
3. mcpServers altına aşağıdakini ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
5. Claude arayüzünde bağlantıyı doğrulayın.

Cursor

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor’un MCP yapılandırma dosyasını bulun.
3. Rember MCP sunucu detaylarını aşağıdaki gibi ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun etkin olduğunu doğrulayın.

Cline

1. Gerekirse Node.js’i kurun.
2. Cline yapılandırma dosyanızı açın.
3. Rember MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline uygulamasını yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun çalıştığını kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama

API anahtarlarınızı ortam değişkenleri ile güvenli şekilde saklamanız önerilir. Örnek yapılandırma:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP’yi kullanma

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “rember” ismini kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Sağlanan dökümantasyon ve mevcut bilgiler ışığında, Rember MCP sunucusu, temel kullanım alanı olan flashcard üretimi için odaklı ve iyi belgelenmiş, ancak yalnızca bir aracı var ve kaynaklar, promptlar veya sampling desteği ile ilgili detaylar eksik. Açık kurulum talimatları ve en iyi uygulamalarla puan toplasa da kapsamı dar.

Bizim görüşümüz

MCP Skoru: 6/10 — Sunucu, özellikle Rember kullanıcıları için ve AI asistanlarla entegrasyon amacıyla değerli; ancak daha fazla araç, kaynak ve gelişmiş MCP özellikleri (prompt, sampling vs.) ile ilgili dokümantasyon sunarsa geliştirilebilir.

MCP Skoru