Rememberizer MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化协议，旨在将 AI 模型与各种数据源和工具集成。它支持客户端-服务器架构，促进构建具有更高灵活性和安全性的复杂工作流程和代理。

Rememberizer MCP 服务器

Rememberizer MCP 服务器 是一个为与 Rememberizer 的文档和知识管理 API 交互而量身定制的 MCP 服务器。它允许 LLMs 高效地搜索、检索和管理文档及集成。

安装

要安装 Rememberizer MCP 服务器，请按照 此指南 操作。

设置

步骤 1： 在 rememberizer.ai 注册一个新的 Rememberizer 账户。

步骤 2： 通过连接 Gmail、Dropbox 或 Google Drive 等，将您的知识添加到 Rememberizer 平台...

步骤 3： 要选择性地分享您的知识，请设置 Mementos 过滤器。这允许您选择共享哪些信息以及哪些信息保持私密。 (指南在这里)

步骤 4： 通过创建“常识”来分享您的知识（指南 在这里 和 在这里）

步骤 5： 要通过 API 访问您的知识，请创建一个 API 密钥（指南在这里）

步骤 6： 如果您使用 Claude 桌面应用程序，请将此添加到您的 claude_desktop_config.json 文件中。

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

步骤 7： 如果您使用 SkyDeck AI Helper 应用程序，请将 env REMEMBERIZER_API_TOKEN 添加到 mcp-server-rememberizer。

恭喜，您完成了！

在 Rememberizer MCP 服务器的支持下，您现在可以在 Claude 桌面应用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中询问以下问题：

• 我的 Rememberizer 账户是什么？

• 列出我在那里拥有的所有文档。

• 给我关于“...”的快速总结。

Rememberizer 向量存储 MCP 服务器

Rememberizer 向量存储 MCP 服务器 促进 LLM 与 Rememberizer 向量存储之间的交互，通过语义相似性搜索增强文档管理和检索。

安装

要安装 Rememberizer 向量存储 MCP 服务器，请按照 此处的指南 操作。

设置

步骤 1： 在 rememberizer.ai 注册一个新的 Rememberizer 账户。

步骤 2： 创建一个新的向量存储（指南在这里）

步骤 3： 要通过 API 管理您的向量存储，您需要创建一个 API 密钥（指南在这里）

步骤 4： 如果您使用 Claude 桌面应用程序，请将此添加到您的 claude_desktop_config.json 文件中。

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

步骤 5： 如果您使用 SkyDeck AI Helper 应用程序，请将环境变量 REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY 添加到 mcp-rememberizer-vectordb。

恭喜，您完成了！

在 Rememberizer 向量存储 MCP 服务器的支持下，您现在可以在 Claude 桌面应用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中询问以下问题：

• 我当前的 Rememberizer 向量存储是什么？

• 列出我在那里拥有的所有文档。

• 给我一个关于“...”的快速总结。

结论

Rememberizer MCP 服务器展示了模型上下文协议的强大能力，通过提供一种高效、标准化的方式将 AI 模型与全面的数据管理工具连接起来。这些服务器增强了以精确的方式搜索、检索和管理文档的能力，利用先进的语义搜索方法和 LLM 代理的增强。