Rember MCP 服务器集成

“Rember” MCP 服务器能做什么？

Rember MCP（模型上下文协议）服务器旨在将 Rember 的间隔重复记忆卡片系统与 Claude 等 AI 助手集成。该服务器作为 Rember 与 AI 客户端之间的桥梁，使得可以直接从聊天或文档中创建记忆卡片，简化学习与记忆流程。它向 LLM 暴露工具，使其可以调用 Rember API，根据用户互动、笔记或上传内容生成并管理记忆卡片。通过自动化记忆卡片创建，促进高效、AI 辅助的学习习惯，提升开发与学习流程。

提示词清单

仓库未提及任何提示词模板。

资源清单

仓库中未列出具体资源。

工具清单

• create_flashcards：此工具允许 AI 通过 Rember API，根据一组笔记（如对话或 PDF 摘要）为每条笔记生成记忆卡片。用户只需让 AI “帮我记住这个”或“添加到 Rember”，即可将新信息快速转化为可学习的内容。

该 MCP 服务器的应用场景

• 从聊天创建记忆卡片：与 Claude 等 AI 助手对话后，用户可要求 MCP 从讨论内容生成记忆卡片，提升新知识的留存。
• PDF 转记忆卡片：用户可让 AI 从上传 PDF 的特定部分生成记忆卡片，高效学习大篇幅文档。
• 自动化学习资料生成：开发者可以自动将笔记或学习资料转化为 Rember 记忆卡片，节省时间并保证学习资源一致性。
• 与 AI 工作流集成：MCP 支持将间隔重复记忆法无缝集成到 AI 驱动的学习与生产力工具中。
• 个性化学习：通过利用用户互动和内容，实现针对个人学习需求的个性化记忆卡片创建。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js。
2. 找到你的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Rember MCP 服务器配置。
4. 使用以下 JSON 片段，将 YOUR_REMBER_API_KEY 替换为你的实际密钥：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf。
6. 验证服务器是否正常运行及连接。

Claude

1. 从Rember 设置页面获取你的 API 密钥。
2. 打开你的 claude_desktop_config.json。
3. 在 mcpServers 下添加如下内容：

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

4. 保存并重启 Claude Desktop。
5. 在 Claude 界面确认已连接。

Cursor

1. 确保已安装 Node.js。
2. 找到 Cursor 的 MCP 配置文件。
3. 按如下方式插入 Rember MCP 服务器信息：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 验证 MCP 服务器是否已激活。

Cline

1. 如有需要，请安装 Node.js。
2. 打开你的 Cline 配置文件。
3. 添加 Rember MCP 服务器配置：

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

4. 保存并重启 Cline 应用。
5. 检查 MCP 服务器是否在运行。

密钥安全

建议使用环境变量来保护你的 API 密钥。示例配置如下：

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 的工作流中，首先在你的流程中添加 MCP 组件，并将其连接到 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，使用以下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能。请记得将 “rember” 替换为你的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为你的 MCP 服务器地址。

总览

根据所提供文档与信息，Rember MCP 服务器聚焦于其主要用例（记忆卡片生成）且文档清晰，但目前仅有一个工具，缺乏资源、提示词或采样支持的细节。其在设置说明和最佳实践方面表现出色，但功能范围较窄。

我们的看法

MCP 评分：6/10 — 该服务器对于 Rember 用户，尤其是与 AI 助手集成时非常有价值，但若能提供更多工具、资源，以及关于高级 MCP 功能（如提示词和采样）的文档，则会更好。

MCP 评分