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  • Rememberizer MCP サーバー
  • 統合オプション
  • 利用可能なツール
  • セットアップ
  • Rememberizer Vector Store MCP サーバー
  • 統合オプション
  • インストール
  • セットアップ
  • 結論
  1. インテグレーション

Rememberizer MCP サーバー

あなたのAIアシスタントを知識と接続するためにRememberizer MCPサーバーを設定して使用する

PreviousRememberizer Memory インテグレーションNextサードパーティアプリの管理

Last updated 1 month ago

(MCP) は、AI モデルをさまざまなデータソースやツールと統合するために設計された標準化されたプロトコルです。これは、複雑なワークフローやエージェントを構築するためのクライアント-サーバーアーキテクチャをサポートし、柔軟性とセキュリティを向上させます。

Rememberizer MCP サーバー

は、Rememberizer のドキュメントおよび知識管理 API と対話するために特化した MCP サーバーです。これにより、LLM は効率的にドキュメントを検索、取得、管理することができます。このサーバーは、 で公開パッケージとして、また でオープンソースプロジェクトとして利用可能です。

統合オプション

Rememberizer MCPサーバーは、複数の方法でインストールおよび統合できます:

mcp-get.com経由

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

スミザリー経由

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

SkyDeck AIヘルパーアプリを通じて

SkyDeck AIヘルパーアプリがインストールされている場合は、「Rememberizer」を検索して、mcp-server-rememberizerをインストールできます。

SkyDeck AIヘルパー

利用可能なツール

Rememberizer MCPサーバーは、あなたの知識リポジトリと対話するための以下のツールを提供します:

  1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

    • あなたのRememberizer知識リポジトリから意味的に類似した一致を見つけます

    • パラメータ:

      • match_this (string, required): 一致を見つけるためのテキスト(最大400語)

      • n_results (integer, optional): 返す結果の数(デフォルト:5)

      • from_datetime_ISO8601 (string, optional): この日付から結果をフィルタリング

      • to_datetime_ISO8601 (string, optional): この日付まで結果をフィルタリング

  2. smart_search_internal_knowledge

    • あなたの知識ソース全体でエージェント検索を実行します

    • パラメータ:

      • query (string, required): あなたの検索クエリ(最大400語)

      • user_context (string, optional): より良い結果のための追加コンテキスト

      • n_results (integer, optional): 返す結果の数(デフォルト:5)

      • from_datetime_ISO8601 (string, optional): この日付から結果をフィルタリング

      • to_datetime_ISO8601 (string, optional): この日付まで結果をフィルタリング

  3. list_internal_knowledge_systems

    • あなたの接続された知識ソースをすべてリストします

    • パラメータは必要ありません

  4. rememberizer_account_information

    • あなたのRememberizerアカウントの詳細を取得します

    • パラメータは必要ありません

  5. list_personal_team_knowledge_documents

    • あなたのすべての文書のページネーションされたリストを返します

    • パラメータ:

      • page (integer, optional): ページネーションのためのページ番号(デフォルト:1)

      • page_size (integer, optional): ページごとの文書数(デフォルト:100、最大:1000)

  6. remember_this

    • あなたのRememberizer知識システムに新しい情報を保存します

    • パラメータ:

      • name (string, required): この情報を識別するための名前

      • content (string, required): 記憶する情報

セットアップ

ステップ 2: Gmail、Dropbox、Google Drive などに接続して、Rememberizer プラットフォームに知識を追加します...

ステップ 6: Claude デスクトップアプリを使用している場合は、これを claude_desktop_config.json ファイルに追加します。

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

ステップ 7: SkyDeck AI ヘルパーアプリを使用している場合は、mcp-server-rememberizer に env REMEMBERIZER_API_TOKEN を追加します。

おめでとうございます、完了です!

Rememberizer MCP サーバーのサポートにより、Claude デスクトップアプリまたは SkyDeck AI GenStudio で以下の質問をすることができます。

  • 私の Rememberizer アカウントは何ですか?

  • そこにあるすべてのドキュメントをリストします。

  • "..." についての簡単な要約を教えてください。

Rememberizer Vector Store MCP サーバー

Rememberizer VectorStore MCP サーバーは、LLMとRememberizer Vector Storeとの間のインタラクションを促進し、意味的類似性検索を通じて文書管理と取得を強化します。

統合オプション

Rememberizer Vector Store MCPサーバーは、メインのRememberizer MCPサーバーと同様の方法でインストールおよび統合できます:

スミザリー経由

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

SkyDeck AIヘルパーアプリ経由

SkyDeck AIヘルパーアプリがインストールされている場合は、「Rememberizer Vector Store」を検索して、mcp-rememberizer-vectordbをインストールできます。

インストール

セットアップ

ステップ 4: Claude デスクトップアプリを使用している場合は、これを claude_desktop_config.json ファイルに追加します。

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

ステップ 5: SkyDeck AI ヘルパーアプリを使用している場合は、env REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY を mcp-rememberizer-vectordb に追加します。

おめでとうございます、完了です!

Rememberizer ベクターストア MCP サーバーのサポートにより、Claude デスクトップアプリまたは SkyDeck AI GenStudio で次の質問をすることができます。

  • 現在の Rememberizer ベクターストアは何ですか?

  • そこにあるすべてのドキュメントをリストしてください。

  • 「...」についての簡単な要約を教えてください。

結論

Rememberizer MCP サーバーは、モデルコンテキストプロトコルの強力な機能を示し、AI モデルと包括的なデータ管理ツールを接続する効率的で標準化された方法を提供します。これらのサーバーは、高度なセマンティック検索手法と LLM エージェントの拡張を利用して、文書を正確に検索、取得、管理する能力を向上させます。

ステップ 1: で新しい Rememberizer アカウントにサインアップします。

ステップ 3: 知識を選択的に共有するために、メメントフィルターを設定します。これにより、共有する情報とプライベートに保つ情報を選択できます。 ()

ステップ 4: "共通知識" を作成して知識を共有します(ガイド と )

ステップ 5: API を介して知識にアクセスするために、API キーを作成します(ガイド )

SkyDeck AIヘルパー - ベクターストアのインストール

Rememberizer Vector Store MCPサーバーをインストールするには、に従ってください。

ステップ 1: で新しい Rememberizer アカウントにサインアップします。

ステップ 2: 新しいベクターストアを作成します ()

ステップ 3: API を介してベクターストアを管理するには、API キーを作成する必要があります ()

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モデルコンテキストプロトコル
Rememberizer MCP サーバー
mcp-get.com
GitHub