Rememberizer MCP-Server¶

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein standardisiertes Protokoll, das entwickelt wurde, um KI-Modelle mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu integrieren. Es unterstützt eine Client-Server-Architektur, die den Aufbau komplexer Workflows und Agenten mit verbesserter Flexibilität und Sicherheit erleichtert.

Rememberizer MCP Server¶

Der Rememberizer MCP Server ist ein MCP-Server, der für die Interaktion mit der Dokumenten- und Wissensmanagement-API von Rememberizer entwickelt wurde. Er ermöglicht es LLMs, Dokumente und Integrationen effizient zu suchen, abzurufen und zu verwalten. Der Server ist als öffentliches Paket auf mseep.ai und als Open-Source-Projekt auf GitHub verfügbar.

Integrationsmöglichkeiten¶

Der Rememberizer MCP-Server kann auf verschiedene Arten installiert und integriert werden:

Über uvx¶

uvx mcp-server-rememberizer

Über die MseeP AI Helper App¶

Wenn Sie die MseeP AI Helper-App installiert haben, können Sie nach "Rememberizer" suchen und den mcp-server-rememberizer installieren.

Verfügbare Werkzeuge¶

Der Rememberizer MCP-Server bietet die folgenden Werkzeuge zur Interaktion mit Ihrem Wissensrepository:

retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
Findet semantisch ähnliche Übereinstimmungen aus Ihrem Rememberizer-Wissensrepository
Parameter:
- match_this (string, erforderlich): Der Text, für den Übereinstimmungen gefunden werden sollen (bis zu 400 Wörter)
- n_results (integer, optional): Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse (Standard: 5)
- from_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtert Ergebnisse ab diesem Datum
- to_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtert Ergebnisse bis zu diesem Datum
smart_search_internal_knowledge
Führt eine agentische Suche über Ihre Wissensquellen durch
Parameter:
- query (string, erforderlich): Ihre Suchanfrage (bis zu 400 Wörter)
- user_context (string, optional): Zusätzlicher Kontext für bessere Ergebnisse
- n_results (integer, optional): Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse (Standard: 5)
- from_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtert Ergebnisse ab diesem Datum
- to_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtert Ergebnisse bis zu diesem Datum
list_internal_knowledge_systems
Listet alle Ihre verbundenen Wissensquellen auf
Keine Parameter erforderlich
rememberizer_account_information
Ruft die Details Ihres Rememberizer-Kontos ab
Keine Parameter erforderlich
list_personal_team_knowledge_documents
Gibt eine paginierte Liste aller Ihrer Dokumente zurück
Parameter:
- page (integer, optional): Seitennummer für die Paginierung (Standard: 1)
- page_size (integer, optional): Dokumente pro Seite (Standard: 100, max: 1000)
remember_this
Speichert neue Informationen in Ihrem Rememberizer-Wissenssystem
Parameter:
- name (string, erforderlich): Name zur Identifizierung dieser Informationen
- content (string, erforderlich): Die Informationen, die gemerkt werden sollen

Einrichtung¶

Schritt 1: Melden Sie sich für ein neues Rememberizer-Konto unter rememberizer.ai an.

Schritt 2: Fügen Sie Ihr Wissen zur Rememberizer-Plattform hinzu, indem Sie sich mit Gmail, Dropbox oder Google Drive verbinden usw...

Schritt 3: Um Ihr Wissen selektiv zu teilen, richten Sie einen Mementos-Filter ein. Damit können Sie auswählen, welche Informationen geteilt werden und welche privat bleiben. (Leitfaden hier)

Schritt 4: Teilen Sie Ihr Wissen, indem Sie ein "Gemeinsames Wissen" erstellen (Leitfaden hier und hier)

Schritt 5: Um auf Ihr Wissen über APIs zuzugreifen, erstellen Sie einen API-Schlüssel (Leitfaden hier)

Schritt 6: Wenn Sie die Claude Desktop-App verwenden, fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json-Datei hinzu.

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

Schritt 7: Wenn Sie die MseeP AI Helper-App verwenden, fügen Sie die Umgebungsvariable REMEMBERIZER_API_TOKEN zum mcp-server-rememberizer hinzu.

Herzlichen Glückwunsch, Sie sind fertig!

Mit Unterstützung des Rememberizer MCP-Servers können Sie jetzt die folgenden Fragen in Ihrer Claude Desktop-App oder SkyDeck AI GenStudio stellen

Was ist mein Rememberizer-Konto?
Listen Sie alle Dokumente auf, die ich dort habe.
Geben Sie mir eine kurze Zusammenfassung über "..."

Rememberizer Vector Store MCP-Server¶

Der Rememberizer VectorStore MCP-Server erleichtert die Interaktion zwischen LLMs und dem Rememberizer Vector Store und verbessert das Dokumentenmanagement und die -abfrage durch semantische Ähnlichkeitssuchen.

Integrationsmöglichkeiten¶

Der Rememberizer Vector Store MCP-Server kann durch ähnliche Methoden wie der Rememberizer MCP-Server installiert und integriert werden:

Über uvx¶

uvx mcp-rememberizer-vectordb

Über die MseeP AI Helper App¶

Wenn Sie die MseeP AI Helper-App installiert haben, können Sie nach "Rememberizer Vector Store" suchen und die mcp-rememberizer-vectordb installieren.

Installation¶

Um den Rememberizer Vector Store MCP Server zu installieren, folgen Sie dem Leitfaden hier.

Einrichtung¶

Schritt 1: Melden Sie sich für ein neues Rememberizer-Konto unter rememberizer.ai an.

Schritt 2: Erstellen Sie einen neuen Vektor-Speicher (Leitfaden hier)

Schritt 3: Um Ihren Vektor-Speicher über APIs zu verwalten, müssen Sie einen API-Schlüssel erstellen (Leitfaden hier)

Schritt 4: Wenn Sie die Claude Desktop-App verwenden, fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json-Datei hinzu.

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

Schritt 5: Wenn Sie die MseeP AI Helper-App verwenden, fügen Sie die Umgebungsvariable REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY zu mcp-rememberizer-vectordb hinzu.

Herzlichen Glückwunsch, Sie sind fertig!

Mit Unterstützung des Rememberizer Vektor-Speicher MCP-Servers können Sie jetzt die folgenden Fragen in Ihrer Claude Desktop-App oder SkyDeck AI GenStudio stellen

Was ist mein aktueller Rememberizer Vektor-Speicher?
Listen Sie alle Dokumente auf, die ich dort habe.
Geben Sie mir eine kurze Zusammenfassung über "..."

Fazit¶

Die Rememberizer MCP-Server demonstrieren die leistungsstarken Fähigkeiten des Model Context Protocol, indem sie eine effiziente, standardisierte Möglichkeit bieten, KI-Modelle mit umfassenden Datenmanagement-Tools zu verbinden. Diese Server verbessern die Fähigkeit, Dokumente präzise zu suchen, abzurufen und zu verwalten, indem sie fortschrittliche semantische Suchmethoden und die Erweiterung von LLM-Agenten nutzen.