Server MCP Rememberizer

Il Protocollo di Contesto del Modello (MCP) è un protocollo standardizzato progettato per integrare modelli AI con varie fonti di dati e strumenti. Supporta un'architettura client-server che facilita la costruzione di flussi di lavoro complessi e agenti con maggiore flessibilità e sicurezza.

Server MCP di Rememberizer

Il Server MCP di Rememberizer è un server MCP progettato per interagire con l'API di gestione dei documenti e della conoscenza di Rememberizer. Consente agli LLM di cercare, recuperare e gestire documenti e integrazioni in modo efficiente. Il server è disponibile come pacchetto pubblico su mcp-get.com e come progetto open-source su GitHub.

Opzioni di Integrazione

Il server MCP di Rememberizer può essere installato e integrato attraverso più metodi:

Via mcp-get.com

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

Via Smithery

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

Via SkyDeck AI Helper App

Se hai installata l'app SkyDeck AI Helper, puoi cercare "Rememberizer" e installare il mcp-server-rememberizer.

Strumenti Disponibili

Il Server MCP di Rememberizer fornisce i seguenti strumenti per interagire con il tuo repository di conoscenza:

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • Trova corrispondenze semanticamente simili nel tuo repository di conoscenza di Rememberizer

   • Parametri:

     • match_this (string, required): Il testo per cui trovare corrispondenze (fino a 400 parole)

     • n_results (integer, optional): Numero di risultati da restituire (predefinito: 5)

     • from_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtra i risultati da questa data

     • to_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtra i risultati fino a questa data

2. smart_search_internal_knowledge

   • Esegue una ricerca agentica attraverso le tue fonti di conoscenza

   • Parametri:

     • query (string, required): La tua query di ricerca (fino a 400 parole)

     • user_context (string, optional): Contesto aggiuntivo per risultati migliori

     • n_results (integer, optional): Numero di risultati da restituire (predefinito: 5)

     • from_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtra i risultati da questa data

     • to_datetime_ISO8601 (string, optional): Filtra i risultati fino a questa data

3. list_internal_knowledge_systems

   • Elenca tutte le tue fonti di conoscenza collegate

   • Nessun parametro richiesto

4. rememberizer_account_information

   • Recupera i dettagli del tuo account Rememberizer

   • Nessun parametro richiesto

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • Restituisce un elenco paginato di tutti i tuoi documenti

   • Parametri:

     • page (integer, optional): Numero di pagina per la paginazione (predefinito: 1)

     • page_size (integer, optional): Documenti per pagina (predefinito: 100, max: 1000)

6. remember_this

   • Salva nuove informazioni nel tuo sistema di conoscenza Rememberizer

   • Parametri:

     • name (string, required): Nome per identificare queste informazioni

     • content (string, required): Le informazioni da memorizzare

Configurazione

Passo 1: Registrati per un nuovo account Rememberizer su rememberizer.ai.

Passo 2: Aggiungi le tue conoscenze alla piattaforma Rememberizer collegandoti a Gmail, Dropbox o Google Drive, ecc...

Passo 3: Per condividere selettivamente le tue conoscenze, imposta un Filtro Mementos. Questo ti consente di scegliere quali informazioni condividere e quali rimanere private. (Guida qui)

Passo 4: Condividi le tue conoscenze creando una "Conoscenza Comune" (Guida qui e qui)

Passo 5: Per accedere alle tue conoscenze tramite API, crea una chiave API (Guida qui)

Passo 6: Se stai utilizzando l'app desktop Claude, aggiungi questo al tuo file claude_desktop_config.json.

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

Passo 7: Se stai utilizzando l'app SkyDeck AI Helper, aggiungi l'env REMEMBERIZER_API_TOKEN a mcp-server-rememberizer.

Congratulazioni, hai finito!

Con il supporto del server MCP di Rememberizer, ora puoi porre le seguenti domande nella tua app desktop Claude o SkyDeck AI GenStudio

• Qual è il mio account Rememberizer?

• Elenca tutti i documenti che ho lì.

• Dammi un rapido riassunto su "..."

Server MCP di Rememberizer Vector Store

Il Server MCP di Rememberizer VectorStore facilita l'interazione tra LLM e il Rememberizer Vector Store, migliorando la gestione e il recupero dei documenti attraverso ricerche per similarità semantica.

Opzioni di Integrazione

Il server MCP di Rememberizer Vector Store può essere installato e integrato attraverso metodi simili a quelli del server MCP principale di Rememberizer:

Via Smithery

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

Via SkyDeck AI Helper App

Se hai installato l'app SkyDeck AI Helper, puoi cercare "Rememberizer Vector Store" e installare il mcp-rememberizer-vectordb.

Installazione

Per installare il server MCP di Rememberizer Vector Store, segui la guida qui.

Configurazione

Passo 1: Iscriviti per un nuovo account Rememberizer su rememberizer.ai.

Passo 2: Crea un nuovo Vector Store (Guida qui)

Passo 3: Per gestire il tuo Vector Store tramite API, devi creare una chiave API (Guida qui)

Passo 4: Se stai usando l'app desktop Claude, aggiungi questo al tuo file claude_desktop_config.json.

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

Passo 5: Se stai usando l'app SkyDeck AI Helper, aggiungi l'env REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY a mcp-rememberizer-vectordb.

Congratulazioni, hai finito!

Con il supporto del server MCP del Vector Store Rememberizer, ora puoi porre le seguenti domande nella tua app desktop Claude o SkyDeck AI GenStudio

• Qual è il mio attuale Vector Store Rememberizer?

• Elenca tutti i documenti che ho lì.

• Dammi un breve riassunto su "..."

Conclusione

I server MCP di Rememberizer dimostrano le potenti capacità del Protocollo di Contesto del Modello fornendo un modo efficiente e standardizzato per collegare i modelli AI con strumenti di gestione dei dati completi. Questi server migliorano la capacità di cercare, recuperare e gestire documenti con precisione, utilizzando metodi di ricerca semantica avanzati e l'augmentazione degli Agenti LLM.