Servidores MCP de Rememberizer

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 mseep.ai 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 uvx

uvx mcp-server-rememberizer

A través de la aplicación MseeP AI Helper

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

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 de su repositorio de conocimiento de Rememberizer

   • Parámetros:

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

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

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

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

2. smart_search_internal_knowledge

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

   • Parámetros:

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

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

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

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

     • to_datetime_ISO8601 (cadena, 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 (entero, opcional): Número de página para paginación (por defecto: 1)

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

6. remember_this

   • Guarda nueva información en su sistema de conocimiento de Rememberizer

   • Parámetros:

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

     • content (cadena, 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 tu conocimiento de manera selectiva, 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 MseeP 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 de Rememberizer:

A través de uvx

uvx mcp-rememberizer-vectordb

A través de la aplicación MseeP AI Helper

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

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 MseeP AI Helper, añade el env REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY a mcp-rememberizer-vectordb.

¡Felicidades, has terminado!

Con el soporte del servidor MCP de Rememberizer Vector Store, 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 completas. 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.