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

モデルコンテキストプロトコル (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

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、mcp-get.com で公開パッケージとして、また GitHub 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。

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：

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
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
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
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
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）
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 1: rememberizer.ai 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: 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 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。 (ガイドはこちら)

ステップ 4: "共通知識" を作成して知識を共有します（ガイドこちらとこちら）

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（ガイドこちら）

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

Rememberizer Vector Store MCPサーバーをインストールするには、こちらのガイドに従ってください。

セットアップ

ステップ 1: rememberizer.ai 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 (ガイドはこちら)

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 (ガイドはこちら)

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。

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Last updated 1 month ago