Rememberizer MCP-servere¶

Den Model Context Protocol (MCP) er en standardiseret protokol designet til at integrere AI-modeller med forskellige datakilder og værktøjer. Den understøtter en klient-server-arkitektur, der letter opbygningen af komplekse arbejdsgange og agenter med forbedret fleksibilitet og sikkerhed.

Rememberizer MCP Server¶

Den Rememberizer MCP Server er en MCP-server skræddersyet til at interagere med Rememberizers dokument- og vidensstyrings-API. Den gør det muligt for LLM'er effektivt at søge, hente og administrere dokumenter og integrationer. Serveren er tilgængelig som en offentlig pakke på mseep.ai og som et open-source projekt på GitHub.

Integrationsmuligheder¶

Rememberizer MCP-serveren kan installeres og integreres gennem flere metoder:

Via uvx¶

uvx mcp-server-rememberizer

Via MseeP AI Helper App¶

Hvis du har MseeP AI Helper-appen installeret, kan du søge efter "Rememberizer" og installere mcp-server-rememberizer.

Værktøjer Tilgængelige¶

Rememberizer MCP Serveren tilbyder følgende værktøjer til interaktion med dit videnslager:

retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
Finder semantisk lignende matches fra dit Rememberizer videnslager
Parametre:
- match_this (string, påkrævet): Den tekst, der skal findes matches for (op til 400 ord)
- n_results (integer, valgfri): Antal resultater der skal returneres (standard: 5)
- from_datetime_ISO8601 (string, valgfri): Filtrer resultater fra denne dato
- to_datetime_ISO8601 (string, valgfri): Filtrer resultater indtil denne dato
smart_search_internal_knowledge
Udfører en agentisk søgning på tværs af dine videnskilder
Parametre:
- query (string, påkrævet): Din søgestreng (op til 400 ord)
- user_context (string, valgfri): Yderligere kontekst for bedre resultater
- n_results (integer, valgfri): Antal resultater der skal returneres (standard: 5)
- from_datetime_ISO8601 (string, valgfri): Filtrer resultater fra denne dato
- to_datetime_ISO8601 (string, valgfri): Filtrer resultater indtil denne dato
list_internal_knowledge_systems
Lister alle dine tilsluttede videnskilder
Ingen parametre kræves
rememberizer_account_information
Henter dine Rememberizer kontooplysninger
Ingen parametre kræves
list_personal_team_knowledge_documents
Returnerer en pagineret liste over alle dine dokumenter
Parametre:
- page (integer, valgfri): Side nummer for paginering (standard: 1)
- page_size (integer, valgfri): Dokumenter pr. side (standard: 100, maks: 1000)
remember_this
Gemmer nye oplysninger i dit Rememberizer videnssystem
Parametre:
- name (string, påkrævet): Navn til at identificere disse oplysninger
- content (string, påkrævet): De oplysninger der skal huskes

Opsætning¶

Trin 1: Tilmeld dig en ny Rememberizer-konto på rememberizer.ai.

Trin 2: Tilføj din viden til Rememberizer-platformen ved at forbinde til Gmail, Dropbox eller Google Drive osv...

Trin 3: For at dele din viden selektivt, opsæt et Mementos-filter. Dette giver dig mulighed for at vælge, hvilken information der deles, og hvilken der forbliver privat. (Guide her)

Trin 4: Del din viden ved at oprette en "Fælles Viden" (Guide her og her)

Trin 5: For at få adgang til din viden via API'er, opret en API-nøgle (Guide her)

Trin 6: Hvis du bruger Claude Desktop-app'en, skal du tilføje dette til din claude_desktop_config.json fil.

{
  "mcpServers": {
    "rememberizer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-rememberizer"],
      "env": {
        "REMEMBERIZER_API_TOKEN": "your_rememberizer_api_token"
      }
    }
  }
}

Trin 7: Hvis du bruger MseeP AI Helper-app'en, skal du tilføje env REMEMBERIZER_API_TOKEN til mcp-server-rememberizer.

Tillykke, du er færdig!

Med støtte fra Rememberizer MCP-serveren kan du nu stille følgende spørgsmål i din Claude Desktop-app eller SkyDeck AI GenStudio

Hvad er min Rememberizer-konto?
List alle dokumenter, jeg har der.
Giv mig et hurtigt resumé om "..."

Rememberizer Vector Store MCP Server¶

Rememberizer VectorStore MCP Server muliggør interaktion mellem LLM'er og Rememberizer Vector Store, hvilket forbedrer dokumenthåndtering og -hentning gennem semantiske lighedssøgninger.

Integrationsmuligheder¶

Rememberizer Vector Store MCP-serveren kan installeres og integreres gennem lignende metoder som Rememberizer MCP-serveren:

Via uvx¶

uvx mcp-rememberizer-vectordb

Via MseeP AI Helper App¶

Hvis du har MseeP AI Helper-appen installeret, kan du søge efter "Rememberizer Vector Store" og installere mcp-rememberizer-vectordb.

Installation¶

For at installere Rememberizer Vector Store MCP Server, følg guiden her.

Opsætning¶

Trin 1: Tilmeld dig en ny Rememberizer-konto på rememberizer.ai.

Trin 2: Opret en ny Vector Store (Guide her)

Trin 3: For at administrere din Vector Store via API'er, skal du oprette en API-nøgle (Guide her)

Trin 4: Hvis du bruger Claude Desktop-appen, skal du tilføje dette til din claude_desktop_config.json fil.

{
  "mcpServers": {
    "rememberizer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-rememberizer-vectordb"],
      "env": {
        "REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY": "your_rememberizer_api_token"
      }
    }
  }
}

Trin 5: Hvis du bruger MseeP AI Helper-appen, skal du tilføje env REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY til mcp-rememberizer-vectordb.

Tillykke, du er færdig!

Med støtte fra Rememberizer Vector Store MCP-serveren kan du nu stille følgende spørgsmål i din Claude Desktop-app eller SkyDeck AI GenStudio

Hvad er min nuværende Rememberizer vector store?
List alle dokumenter, jeg har der.
Giv mig et hurtigt resumé om "..."

Konklusion¶

Rememberizer MCP-serverne demonstrerer de kraftfulde muligheder i Model Context Protocol ved at tilbyde en effektiv, standardiseret måde at forbinde AI-modeller med omfattende datastyringsværktøjer. Disse servere forbedrer evnen til at søge, hente og administrere dokumenter med præcision ved at udnytte avancerede semantiske søgemetoder og augmentation af LLM-agenter.