Rememberizer MCP 服务器

“Rememberizer” MCP 服务器的作用是什么？

Rememberizer MCP 服务器是模型上下文协议（MCP）的一个实现，作为 AI 助手与 Rememberizer 文档与知识管理 API 之间的桥梁。通过无缝访问个人和团队知识库，这个服务器使语言模型能够搜索、检索和管理多种文档与集成来源，如 Slack 讨论、Gmail、Dropbox、Google Drive 以及上传的文件。它的主要作用是在 AI 驱动环境下支持复杂查询、语义搜索和知识发现，从而加强开发流程，使开发者和团队能够高效获取相关信息，自动化知识管理，并将上下文数据集成到 AI 流程中。

提示词列表

仓库中未明确提及提示词模板。

资源列表

• 文档：访问并检索存储于 Rememberizer 内部知识库的上传文档信息。
• Slack 讨论：搜索并提取集成的 Slack 会话中的相关信息。
• (工具中提及 Gmail、Dropbox、Google Drive 文档作为潜在来源，但未明确作为顶层资源列出。)

工具列表

• retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
  • 发送一段文本，从已连接的 Rememberizer 知识库中检索余弦相似的匹配项，可按日期范围和结果数量筛选。
• smart_search_internal_knowledge
  • 在 Rememberizer 知识库中基于简单查询进行代理式搜索，包含来自多种来源（Slack、Gmail、Dropbox、Google Drive、上传文件）的上下文。
• list_internal_knowledge_systems
  • 列出所有内部知识来源，如 Slack、Gmail、Dropbox、Google Drive 及上传文件。
• rememberizer_account_information
  • 获取个人或团队 Rememberizer 知识库的账户信息，包括账户持有者详情。

MCP 服务器使用场景

• 语义知识检索
  • 让开发者和 AI 代理能从大量文档和讨论中查找上下文相似的信息，极大提升研究和解决问题的效率。
• 跨集成的统一搜索
  • 聚合并搜索来自不同平台（Slack、Gmail、Dropbox、Google Drive）的知识，提供综合信息发现的单一界面。
• 团队知识管理
  • 便于全团队访问共享文档和讨论，支持入职、协作和知识传承。
• 自动化文档与洞察
  • AI 助手可利用组织全部知识库自动生成摘要、报告或回答问题，优化工作流。
• 账户及集成总览
  • 提供已连接知识来源和账户信息的可见性，便于系统管理与集成运维。

设置方法

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Windsurf。
2. 打开您的 Windsurf 配置文件（如 windsurf.json）。
3. 添加 Rememberizer MCP 服务器，使用如下 JSON 片段：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 通过 Windsurf 仪表板确认服务器是否已启动。

API 密钥安全存储

将敏感 API 密钥存储在环境变量中。例如：

"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. 确认 Claude 支持外部 MCP 服务器。
2. 找到 Claude MCP 集成设置文件。
3. 添加服务器配置：

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

4. 保存更改并重启 Claude。
5. 在 Claude 设置中检查集成状态。

API 密钥安全存储

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

Cursor

1. 确保已安装 Node.js 且 Cursor 支持 MCP 插件。
2. 找到相关的 Cursor 配置文件。
3. 按如下方式插入 Rememberizer MCP：

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

4. 保存配置并重启 Cursor。
5. 确认 Rememberizer 出现在 Cursor MCP 面板中。

API 密钥安全存储

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

Cline

1. 安装 Node.js 并确保 Cline 支持 MCP 服务器。
2. 编辑您的 Cline MCP 服务器配置。
3. 添加 Rememberizer MCP：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 在 Cline 仪表板中验证连接。

API 密钥安全存储

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

在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

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

配置后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其所有功能。请将 “rememberizer” 更改为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

| 根支持 | ⛔ | 未提及 |

我们的看法

Rememberizer MCP 服务器为 AI 工作流提供了强大的文档和知识管理集成，工具和资源支持文档齐全。虽然缺少提示词模板及采样/根支持，但整体而言，对于以知识为驱动力的团队来说，它是一个有价值且实用的 MCP 服务器。

评分： 8/10

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