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:

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
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
list_internal_knowledge_systems
Lista todas sus fuentes de conocimiento conectadas
No se requieren parámetros
rememberizer_account_information
Recupera los detalles de su cuenta de Rememberizer
No se requieren parámetros
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)
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.