Rememberizer MCP Server

Rememberizer MCP Server làm gì?

Rememberizer MCP Server là một triển khai của Model Context Protocol (MCP), đóng vai trò cầu nối giữa trợ lý AI và API quản lý tài liệu, tri thức của Rememberizer. Bằng cách cho phép truy cập liền mạch tới kho tri thức cá nhân và nhóm, máy chủ này giúp các mô hình ngôn ngữ có thể tìm kiếm, truy xuất và quản lý nhiều loại tài liệu và tích hợp như hội thoại Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, cũng như các tệp tin tải lên. Vai trò chính của nó là hỗ trợ các quy trình phát triển nâng cao thông qua các truy vấn phức tạp, tìm kiếm ngữ nghĩa và phát hiện tri thức, tất cả đều diễn ra trong môi trường vận hành bởi AI. Điều này giúp nhà phát triển và nhóm của bạn dễ dàng khai thác thông tin liên quan, tự động hóa quản lý tri thức và tích hợp dữ liệu ngữ cảnh vào các quy trình AI.

Danh sách Prompt

Không có template prompt cụ thể nào được đề cập trong repository này.

Danh sách Nguồn lực

• Tài liệu: Truy cập và truy xuất thông tin từ các tài liệu đã tải lên và lưu trữ trong kho tri thức nội bộ của Rememberizer.
• Hội thoại Slack: Tìm kiếm và trích xuất thông tin liên quan từ các hội thoại Slack đã tích hợp.
• (Có thể bao gồm các tài liệu Gmail, Dropbox, Google Drive như nguồn, theo tham chiếu ở phần công cụ, nhưng không được liệt kê rõ ở cấp nguồn lực cao nhất.)

Danh sách Công cụ

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • Gửi một đoạn văn bản và truy xuất các kết quả tương tự (dựa trên cosine) từ kho tri thức Rememberizer đã kết nối, có thể lọc theo khoảng thời gian và giới hạn số lượng.
• smart_search_internal_knowledge
  • Thực hiện tìm kiếm dạng agentic trong kho tri thức Rememberizer bằng một truy vấn đơn giản, bao gồm cả ngữ cảnh từ nhiều nguồn (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, tài liệu tải lên).
• list_internal_knowledge_systems
  • Liệt kê tất cả nguồn tri thức nội bộ của bạn như Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive và các tệp tải lên.
• rememberizer_account_information
  • Truy xuất thông tin tài khoản về kho tri thức cá nhân hoặc nhóm trên Rememberizer, bao gồm chi tiết chủ tài khoản.

Trường hợp sử dụng máy chủ MCP này

• Truy xuất tri thức ngữ nghĩa
  • Giúp nhà phát triển và agent AI tìm kiếm thông tin tương đồng về ngữ cảnh trong khối lượng lớn tài liệu và hội thoại, tăng hiệu quả nghiên cứu và giải quyết vấn đề.
• Tìm kiếm thống nhất trên các tích hợp
  • Tổng hợp và tìm kiếm tri thức từ các nền tảng đa dạng (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive), cung cấp một giao diện duy nhất để khám phá thông tin toàn diện.
• Quản lý tri thức nhóm
  • Hỗ trợ quyền truy cập tài liệu và hội thoại chia sẻ cho cả nhóm, phục vụ onboarding, hợp tác và ghi nhớ tổ chức.
• Tự động hóa tài liệu và thông tin
  • Trợ lý AI có thể tự động tạo tóm tắt, báo cáo hoặc trả lời câu hỏi dựa trên toàn bộ kho tri thức tổ chức, giúp quy trình làm việc hiệu quả hơn.
• Tổng quan tài khoản và tích hợp
  • Hiển thị các nguồn tri thức đã kết nối và thông tin tài khoản, hỗ trợ quản trị hệ thống và quản lý tích hợp.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và Windsurf.
2. Mở file cấu hình Windsurf (ví dụ: windsurf.json).
3. Thêm Rememberizer MCP Server với đoạn JSON sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy thông qua dashboard của Windsurf.

Bảo mật API Key

Lưu trữ API key nhạy cảm trong biến môi trường. Ví dụ:

"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. Xác nhận Claude hỗ trợ máy chủ MCP bên ngoài.
2. Tìm file cấu hình tích hợp MCP của Claude.
3. Thêm cấu hình máy chủ:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra trạng thái tích hợp trong phần cài đặt Claude.

Bảo mật API Key

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

Cursor

1. Đảm bảo Node.js đã cài và Cursor hỗ trợ plugin MCP.
2. Tìm file cấu hình Cursor phù hợp.
3. Thêm Rememberizer MCP như sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận Rememberizer xuất hiện trong bảng MCP của Cursor.

Bảo mật API Key

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

Cline

1. Cài đặt Node.js và đảm bảo Cline hỗ trợ máy chủ MCP.
2. Sửa cấu hình MCP server của Cline.
3. Thêm Rememberizer MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra kết nối trong dashboard của Cline.

Bảo mật API Key

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào workflow FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với agent AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình xong, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ thay “rememberizer” bằng tên thật của máy chủ MCP và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không đề cập |

Đánh giá của chúng tôi

Rememberizer MCP Server mang lại khả năng tích hợp quản lý tài liệu và tri thức mạnh mẽ cho quy trình AI, với các công cụ và nguồn lực được ghi chú rõ ràng. Việc thiếu template prompt và hỗ trợ sampling/roots chỉ là điểm trừ nhỏ, nhìn chung đây là MCP server hữu ích và thực tế, đặc biệt cho các nhóm làm việc dựa trên tri thức.

Đánh giá: 8/10

Điểm MCP