Servidores MCP de Rememberizer

Configura y utiliza los servidores MCP de Rememberizer para conectar tus asistentes de IA con tu conocimiento

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo estandarizado diseñado para integrar modelos de IA con diversas fuentes de datos y herramientas. Soporta una arquitectura cliente-servidor que facilita la construcción de flujos de trabajo y agentes complejos con mayor flexibilidad y seguridad.

Servidor MCP de Rememberizer

El Servidor MCP de Rememberizer es un servidor MCP diseñado para interactuar con la API de gestión de documentos y conocimiento de Rememberizer. Permite a los LLMs buscar, recuperar y gestionar documentos e integraciones de manera eficiente. El servidor está disponible como un paquete público en mcp-get.com y como un proyecto de código abierto en GitHub.

Opciones de Integración

El Servidor MCP de Rememberizer se puede instalar e integrar a través de múltiples métodos:

A través de mcp-get.com

npx @michaellatman/mcp-get@latest install mcp-server-rememberizer

A través de Smithery

npx -y @smithery/cli install mcp-server-rememberizer --client claude

A través de la aplicación SkyDeck AI Helper

Si tienes instalada la aplicación SkyDeck AI Helper, puedes buscar "Rememberizer" e instalar el mcp-server-rememberizer.

SkyDeck AI Helper

Herramientas Disponibles

El Servidor MCP de Rememberizer proporciona las siguientes herramientas para interactuar con su repositorio de conocimiento:

  1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

    • Encuentra coincidencias semánticamente similares en su repositorio de conocimiento de Rememberizer

    • Parámetros:

      • match_this (string, requerido): El texto para encontrar coincidencias (hasta 400 palabras)

      • n_results (integer, opcional): Número de resultados a devolver (por defecto: 5)

      • from_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados desde esta fecha

      • to_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados hasta esta fecha

  2. smart_search_internal_knowledge

    • Realiza una búsqueda agente a través de sus fuentes de conocimiento

    • Parámetros:

      • query (string, requerido): Su consulta de búsqueda (hasta 400 palabras)

      • user_context (string, opcional): Contexto adicional para mejores resultados

      • n_results (integer, opcional): Número de resultados a devolver (por defecto: 5)

      • from_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados desde esta fecha

      • to_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados hasta esta fecha

  3. list_internal_knowledge_systems

    • Lista todas sus fuentes de conocimiento conectadas

    • No se requieren parámetros

  4. rememberizer_account_information

    • Recupera los detalles de su cuenta de Rememberizer

    • No se requieren parámetros

  5. list_personal_team_knowledge_documents

    • Devuelve una lista paginada de todos sus documentos

    • Parámetros:

      • page (integer, opcional): Número de página para paginación (por defecto: 1)

      • page_size (integer, opcional): Documentos por página (por defecto: 100, máximo: 1000)

  6. remember_this

    • Guarda nueva información en su sistema de conocimiento de Rememberizer

    • Parámetros:

      • name (string, requerido): Nombre para identificar esta información

      • content (string, requerido): La información a memorizar

Configuración

Paso 1: Regístrate para una nueva cuenta de Rememberizer en rememberizer.ai.

Paso 2: Agrega tu conocimiento a la plataforma Rememberizer conectándote a Gmail, Dropbox o Google Drive, etc...

Paso 3: Para compartir selectivamente tu conocimiento, configura un Filtro de Mementos. Esto te permite elegir qué información se comparte y cuál permanece privada. (Guía aquí)

Paso 4: Comparte tu conocimiento creando un "Conocimiento Común" (Guía aquí y aquí)

Paso 5: Para acceder a tu conocimiento a través de APIs, crea una clave API (Guía aquí)

Paso 6: Si estás usando la aplicación de escritorio Claude, agrega esto a tu archivo claude_desktop_config.json.

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

Paso 7: Si estás usando la aplicación SkyDeck AI Helper, agrega el env REMEMBERIZER_API_TOKEN a mcp-server-rememberizer.

¡Felicidades, has terminado!

Con el soporte del servidor MCP de Rememberizer, ahora puedes hacer las siguientes preguntas en tu aplicación de escritorio Claude o SkyDeck AI GenStudio

  • ¿Cuál es mi cuenta de Rememberizer?

  • Enumera todos los documentos que tengo allí.

  • Dame un resumen rápido sobre "..."

Servidor MCP de Almacenamiento Vectorial Rememberizer

El Servidor MCP de Almacenamiento Vectorial Rememberizer facilita la interacción entre LLMs y el Almacenamiento Vectorial Rememberizer, mejorando la gestión y recuperación de documentos a través de búsquedas de similitud semántica.

Opciones de Integración

El Servidor MCP de Almacenamiento Vectorial de Rememberizer se puede instalar e integrar a través de métodos similares a los del Servidor MCP principal de Rememberizer:

A través de Smithery

npx -y @smithery/cli install mcp-rememberizer-vectordb --client claude

A través de la aplicación SkyDeck AI Helper

Si tienes instalada la aplicación SkyDeck AI Helper, puedes buscar "Rememberizer Vector Store" e instalar el mcp-rememberizer-vectordb.

SkyDeck AI Helper - Instalación de Vector Store

Instalación

Para instalar el servidor MCP de Rememberizer Vector Store, sigue la guía aquí.

Configuración

Paso 1: Regístrate para obtener una nueva cuenta de Rememberizer en rememberizer.ai.

Paso 2: Crea un nuevo Almacén de Vectores (Guía aquí)

Paso 3: Para gestionar tu Almacén de Vectores a través de APIs, necesitas crear una clave API (Guía aquí)

Paso 4: Si estás utilizando la aplicación de escritorio Claude, añade esto a tu archivo claude_desktop_config.json.

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

Paso 5: Si estás utilizando la aplicación SkyDeck AI Helper, añade la variable de entorno REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY a mcp-rememberizer-vectordb.

¡Felicidades, has terminado!

Con el soporte del servidor MCP del Almacén de Vectores de Rememberizer, ahora puedes hacer las siguientes preguntas en tu aplicación de escritorio Claude o SkyDeck AI GenStudio

  • ¿Cuál es mi almacén de vectores de Rememberizer actual?

  • Enumera todos los documentos que tengo allí.

  • Dame un resumen rápido sobre "..."

Conclusión

Los Servidores MCP de Rememberizer demuestran las poderosas capacidades del Protocolo de Contexto del Modelo al proporcionar una forma eficiente y estandarizada de conectar modelos de IA con herramientas de gestión de datos integrales. Estos servidores mejoran la capacidad de buscar, recuperar y gestionar documentos con precisión, utilizando métodos avanzados de búsqueda semántica y la augmentación de Agentes LLM.

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