Rememberizer MCP Server

Połącz FlowHunt z Rememberizer MCP Server dla płynnego, opartego na AI wyszukiwania dokumentów, integracji wiedzy i automatyzacji pracy zespołowej.

Rememberizer MCP Server

Co robi “Rememberizer” MCP Server?

Rememberizer MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która działa jako most pomiędzy asystentami AI a API zarządzania dokumentami i wiedzą Rememberizera. Umożliwiając płynny dostęp do osobistych i zespołowych repozytoriów wiedzy, serwer ten pozwala modelom językowym na wyszukiwanie, pobieranie i zarządzanie szerokim zakresem dokumentów oraz integracji, takich jak rozmowy na Slacku, Gmail, Dropbox, Google Drive czy przesłane pliki. Jego główną rolą jest usprawnienie procesów deweloperskich przez wsparcie złożonych zapytań, semantycznego wyszukiwania i odkrywania wiedzy — wszystko w środowisku napędzanym przez AI. Pozwala to programistom i zespołom efektywnie wydobywać istotne informacje, automatyzować zarządzanie wiedzą i integrować dane kontekstowe w swoich procesach AI.

Lista promptów

W repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

  • Dokumenty: Dostęp i pobieranie informacji z przesłanych dokumentów przechowywanych w wewnętrznym repozytorium wiedzy Rememberizer.
  • Rozmowy Slack: Wyszukiwanie i wydobywanie istotnych informacji z zintegrowanych konwersacji Slack.
  • (Potencjalnie obejmuje także dokumenty z Gmaila, Dropboxa i Google Drive jako źródła — wspomniane przy narzędziach, ale nie wymienione jawnie jako główne zasoby.)

Lista narzędzi

  • retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
    • Wysyła blok tekstu i zwraca dopasowania na podstawie kosinusowej podobieństwa z Twojego repozytorium wiedzy Rememberizer, filtrowane opcjonalnie po zakresie dat i limicie wyników.
  • smart_search_internal_knowledge
    • Przeprowadza agentowe wyszukiwanie w repozytorium wiedzy Rememberizer za pomocą prostego zapytania, uwzględniając kontekst z różnych źródeł (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, przesłane pliki).
  • list_internal_knowledge_systems
    • Wyświetla wszystkie źródła Twojej wiedzy wewnętrznej, takie jak Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive oraz przesłane pliki.
  • rememberizer_account_information
    • Pobiera informacje o koncie Twojego osobistego lub zespołowego repozytorium wiedzy Rememberizer, w tym szczegóły właściciela konta.

Przypadki użycia tego serwera MCP

  • Semantyczne pobieranie wiedzy
    • Umożliwia programistom i agentom AI znajdowanie kontekstowo podobnych informacji w dużych zbiorach dokumentów i rozmów, znacząco zwiększając wydajność badań i rozwiązywania problemów.
  • Zunifikowane wyszukiwanie wśród integracji
    • Agreguje i przeszukuje wiedzę z różnych platform (Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive), zapewniając jeden interfejs do kompleksowego odkrywania informacji.
  • Zarządzanie wiedzą zespołu
    • Ułatwia dostęp całego zespołu do wspólnych dokumentów i rozmów, wspierając wdrażanie, współpracę i pamięć instytucjonalną.
  • Automatyczna dokumentacja i wnioski
    • Asystenci AI mogą automatycznie generować podsumowania, raporty lub odpowiadać na pytania, wykorzystując całą bazę wiedzy organizacji, co usprawnia przepływy pracy.
  • Przegląd konta i integracji
    • Umożliwia wgląd w podłączone źródła wiedzy oraz informacje o koncie, wspierając administrację systemem i zarządzanie integracjami.

Jak to skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Windsurf.
  2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).
  3. Dodaj Rememberizer MCP Server z poniższym fragmentem JSON:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
  5. Zweryfikuj działanie serwera przez panel Windsurf.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych. Przykład:

"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. Sprawdź, czy Claude obsługuje zewnętrzne serwery MCP.
  2. Odszukaj plik ustawień integracji MCP dla Claude.
  3. Dodaj konfigurację serwera:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
  5. Sprawdź status integracji w ustawieniach Claude.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cursor

  1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany i Cursor obsługuje wtyczki MCP.
  2. Znajdź odpowiedni plik konfiguracyjny Cursor.
  3. Wstaw Rememberizer MCP w poniższej formie:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
  5. Sprawdź, czy Rememberizer pojawia się w panelu MCP Cursor.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cline

  1. Zainstaluj Node.js i upewnij się, że Cline obsługuje serwery MCP.
  2. Edytuj konfigurację serwera MCP dla Cline.
  3. Dodaj Rememberizer MCP:
    "mcpServers": {
      "rememberizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["@rememberizer/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz i zrestartuj Cline.
  5. Zweryfikuj połączenie w panelu zarządzania Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Jak użyć tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej MCP systemu wklej szczegóły swojego MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może wykorzystywać ten MCP jako narzędzie ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “rememberizer” na właściwą nazwę swojego MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
PrzeglądPodany w README i repozytorium
Lista promptówNie znaleziono żadnych szablonów promptów
Lista zasobówDokumenty, rozmowy Slack
Lista narzędzi4 narzędzia udokumentowane
Zabezpieczanie kluczy API.env.example oraz szczegóły konfiguracji dostępne
Obsługa sampling-u (mniej istotne)Nie wspomniano

| Obsługa roots | ⛔ | Nie wspomniano |

Nasza opinia

Rememberizer MCP Server oferuje solidną integrację zarządzania dokumentami i wiedzą dla workflow AI, z jasno udokumentowanymi narzędziami i wsparciem dla zasobów. Brak szablonów promptów oraz obsługi sampling/roots to drobny minus, ale całościowo jest to wartościowy i praktyczny serwer MCP, szczególnie dla zespołów bazujących na wiedzy.

Ocena: 8/10

Wynik MCP

Posiada LICENSE✅ (Apache-2.0)
Ma przynajmniej jedno narzędzie
Liczba forki4
Liczba gwiazdek25

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest Rememberizer MCP Server?

Rememberizer MCP Server to implementacja Model Context Protocol, która łączy asystentów AI z repozytoriami wiedzy Twojego zespołu. Umożliwia modelom językowym wyszukiwanie, pobieranie i zarządzanie dokumentami z takich źródeł jak Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive oraz plikami przesłanymi przez użytkowników, co pozwala na wydajne odkrywanie wiedzy i automatyzację pracy.

Jakie integracje obsługuje Rememberizer MCP?

Obsługuje rozmowy Slack, przesłane dokumenty, a także potencjalnie dostęp do Gmaila, Dropboxa i Google Drive, umożliwiając zunifikowane wyszukiwanie i pobieranie danych ze wszystkich podłączonych źródeł.

Jakie są główne narzędzia udostępniane przez Rememberizer MCP?

Kluczowe narzędzia to semantyczne pobieranie z repozytoriów wiedzy, inteligentne wyszukiwanie wśród zintegrowanych źródeł, lista wszystkich systemów wiedzy oraz pobieranie informacji o koncie.

Jak zabezpieczyć klucze API przy korzystaniu z Rememberizer MCP?

Zawsze przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w plikach konfiguracyjnych, jak pokazano w przykładach konfiguracji.

Jakie są typowe zastosowania Rememberizer MCP?

Przykłady to semantyczne pobieranie wiedzy, zunifikowane wyszukiwanie wśród integracji, zarządzanie wiedzą zespołową, automatyczna dokumentacja i wgląd oraz zarządzanie integracjami w przepływach pracy wspieranych przez AI.

Zintegruj Rememberizer z FlowHunt

Zwiększ produktywność swojego zespołu, łącząc FlowHunt z Rememberizer MCP Server, by uzyskać zunifikowany dostęp do wiedzy wspierany przez AI i inteligentne zarządzanie dokumentami.

Dowiedz się więcej