Servidores MCP do Rememberizer

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um protocolo padronizado projetado para integrar modelos de IA com várias fontes de dados e ferramentas. Ele suporta uma arquitetura cliente-servidor que facilita a construção de fluxos de trabalho e agentes complexos com maior flexibilidade e segurança.

Servidor MCP Rememberizer

O Servidor MCP Rememberizer é um servidor MCP projetado para interagir com a API de gerenciamento de documentos e conhecimento do Rememberizer. Ele permite que LLMs pesquisem, recuperem e gerenciem documentos e integrações de forma eficiente. O servidor está disponível como um pacote público em mcp-get.com e como um projeto de código aberto no GitHub.

Opções de Integração

O Servidor MCP do Rememberizer pode ser instalado e integrado através de múltiplos métodos:

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 Aplicativo SkyDeck AI Helper

Se você tiver o aplicativo SkyDeck AI Helper instalado, pode procurar por "Rememberizer" e instalar o mcp-server-rememberizer.

Ferramentas Disponíveis

O Servidor MCP do Rememberizer fornece as seguintes ferramentas para interagir com seu repositório de conhecimento:

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • Encontra correspondências semanticamente semelhantes em seu repositório de conhecimento do Rememberizer

   • Parâmetros:

     • match_this (string, obrigatório): O texto para encontrar correspondências (até 400 palavras)

     • n_results (inteiro, opcional): Número de resultados a retornar (padrão: 5)

     • from_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados a partir desta data

     • to_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados até esta data

2. smart_search_internal_knowledge

   • Realiza uma busca agente em suas fontes de conhecimento

   • Parâmetros:

     • query (string, obrigatório): Sua consulta de busca (até 400 palavras)

     • user_context (string, opcional): Contexto adicional para melhores resultados

     • n_results (inteiro, opcional): Número de resultados a retornar (padrão: 5)

     • from_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados a partir desta data

     • to_datetime_ISO8601 (string, opcional): Filtrar resultados até esta data

3. list_internal_knowledge_systems

   • Lista todas as suas fontes de conhecimento conectadas

   • Nenhum parâmetro necessário

4. rememberizer_account_information

   • Recupera os detalhes da sua conta do Rememberizer

   • Nenhum parâmetro necessário

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • Retorna uma lista paginada de todos os seus documentos

   • Parâmetros:

     • page (inteiro, opcional): Número da página para paginação (padrão: 1)

     • page_size (inteiro, opcional): Documentos por página (padrão: 100, máximo: 1000)

6. remember_this

   • Salva novas informações em seu sistema de conhecimento do Rememberizer

   • Parâmetros:

     • name (string, obrigatório): Nome para identificar esta informação

     • content (string, obrigatório): A informação a ser memorizada

Configuração

Passo 1: Inscreva-se para uma nova conta Rememberizer em rememberizer.ai.

Passo 2: Adicione seu conhecimento à plataforma Rememberizer conectando-se ao Gmail, Dropbox ou Google Drive, etc...

Passo 3: Para compartilhar seu conhecimento de forma seletiva, configure um Filtro de Mementos. Isso permite que você escolha quais informações são compartilhadas e quais permanecem privadas. (Guia aqui)

Passo 4: Compartilhe seu conhecimento criando um "Conhecimento Comum" (Guia aqui e aqui)

Passo 5: Para acessar seu conhecimento via APIs, crie uma chave de API (Guia aqui)

Passo 6: Se você estiver usando o aplicativo Claude Desktop, adicione isso ao seu arquivo claude_desktop_config.json.

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

Passo 7: Se você estiver usando o aplicativo SkyDeck AI Helper, adicione a env REMEMBERIZER_API_TOKEN ao mcp-server-rememberizer.

Parabéns, você terminou!

Com o suporte do servidor MCP Rememberizer, agora você pode fazer as seguintes perguntas no seu aplicativo Claude Desktop ou SkyDeck AI GenStudio

• Qual é a minha conta Rememberizer?

• Liste todos os documentos que eu tenho lá.

• Dê-me um resumo rápido sobre "..."

Servidor MCP do Armazenamento de Vetores Rememberizer

O Servidor MCP do Armazenamento de Vetores Rememberizer facilita a interação entre LLMs e o Armazenamento de Vetores Rememberizer, aprimorando a gestão e recuperação de documentos por meio de buscas de similaridade semântica.

Opções de Integração

O Servidor MCP do Armazenamento de Vetores Rememberizer pode ser instalado e integrado por métodos semelhantes aos do Servidor MCP principal do Rememberizer:

Via Smithery

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

Via Aplicativo SkyDeck AI Helper

Se você tiver o aplicativo SkyDeck AI Helper instalado, pode procurar por "Rememberizer Vector Store" e instalar o mcp-rememberizer-vectordb.

Instalação

Para instalar o Servidor MCP do Rememberizer Vector Store, siga o guia aqui.

Configuração

Passo 1: Inscreva-se para uma nova conta Rememberizer em rememberizer.ai.

Passo 2: Crie um novo Armazenamento Vetorial (Guia aqui)

Passo 3: Para gerenciar seu Armazenamento Vetorial via APIs, você precisa criar uma chave de API (Guia aqui)

Passo 4: Se você estiver usando o aplicativo Claude Desktop, adicione isso ao seu arquivo 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 você estiver usando o aplicativo SkyDeck AI Helper, adicione a variável de ambiente REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY ao mcp-rememberizer-vectordb.

Parabéns, você terminou!

Com o suporte do servidor MCP do Armazenamento Vetorial Rememberizer, você agora pode fazer as seguintes perguntas no seu aplicativo Claude Desktop ou SkyDeck AI GenStudio

• Qual é o meu atual armazenamento vetorial Rememberizer?

• Liste todos os documentos que eu tenho lá.

• Dê-me um resumo rápido sobre "..."

Conclusão

Os Servidores MCP do Rememberizer demonstram as poderosas capacidades do Protocolo de Contexto de Modelo ao fornecer uma maneira eficiente e padronizada de conectar modelos de IA com ferramentas abrangentes de gerenciamento de dados. Esses servidores aprimoram a capacidade de pesquisar, recuperar e gerenciar documentos com precisão, utilizando métodos avançados de busca semântica e a augmentação de Agentes LLM.