# Rememberizer MCP 伺服器

[**模型上下文協議**](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (MCP) 是一種標準化協議，旨在將 AI 模型與各種數據源和工具集成。它支持客戶端-伺服器架構，促進構建具有增強靈活性和安全性的複雜工作流程和代理。

## Rememberizer MCP 伺服器

[**Rememberizer MCP 伺服器**](https://github.com/skydeckai/mcp-server-rememberizer) 是一個專為與 Rememberizer 的文檔和知識管理 API 互動而設計的 MCP 伺服器。它允許 LLMs 高效地搜索、檢索和管理文檔及整合。該伺服器作為公共套件可在 [mseep.ai](https://mseep.ai/app/skydeckai-mcp-server-rememberizer) 上獲得，並作為開源項目在 [GitHub](https://github.com/skydeckai/mcp-server-rememberizer) 上提供。

### 整合選項

Rememberizer MCP 伺服器可以通過多種方法安裝和整合：

#### 通過 uvx

```bash
uvx mcp-server-rememberizer
```

#### 透過 MseeP AI 助手應用程式

如果您已安裝 MseeP AI 助手應用程式，您可以搜尋「Rememberizer」並安裝 mcp-server-rememberizer。

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-32c16c3fe8a8160615e0b4c2615a096cd07c717a%2FScreenshot%202025-07-29%20at%2014.43.12.png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MseeP AI 助手</p></figcaption></figure>

### 可用工具

Rememberizer MCP 伺服器提供以下工具以與您的知識庫互動：

1. **retrieve\_semantically\_similar\_internal\_knowledge**
   * 從您的 Rememberizer 知識庫中查找語義相似的匹配項
   * 參數：
     * `match_this` (字串，必填)：要查找匹配的文本（最多 400 字）
     * `n_results` (整數，選填)：要返回的結果數量（預設：5）
     * `from_datetime_ISO8601` (字串，選填)：從此日期過濾結果
     * `to_datetime_ISO8601` (字串，選填)：直到此日期過濾結果
2. **smart\_search\_internal\_knowledge**
   * 在您的知識來源中執行代理搜索
   * 參數：
     * `query` (字串，必填)：您的搜索查詢（最多 400 字）
     * `user_context` (字串，選填)：額外的上下文以獲得更好的結果
     * `n_results` (整數，選填)：要返回的結果數量（預設：5）
     * `from_datetime_ISO8601` (字串，選填)：從此日期過濾結果
     * `to_datetime_ISO8601` (字串，選填)：直到此日期過濾結果
3. **list\_internal\_knowledge\_systems**
   * 列出您所有連接的知識來源
   * 不需要參數
4. **rememberizer\_account\_information**
   * 檢索您的 Rememberizer 帳戶詳細信息
   * 不需要參數
5. **list\_personal\_team\_knowledge\_documents**
   * 返回您所有文件的分頁列表
   * 參數：
     * `page` (整數，選填)：分頁的頁碼（預設：1）
     * `page_size` (整數，選填)：每頁的文件數量（預設：100，最大：1000）
6. **remember\_this**
   * 將新信息保存到您的 Rememberizer 知識系統
   * 參數：
     * `name` (字串，必填)：用於識別此信息的名稱
     * `content` (字串，必填)：要記住的信息

### 設定

**步驟 1：** 在 [rememberizer.ai](https://rememberizer.ai/) 註冊一個新的 Rememberizer 帳戶。

**步驟 2：** 通過連接 Gmail、Dropbox 或 Google Drive 等，將您的知識添加到 Rememberizer 平台中...

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-6624093d0ac3715d03ccf05058284eb0d5910299%2Fimage.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 3：** 要選擇性地分享您的知識，設置 Mementos 過濾器。這使您可以選擇共享哪些信息以及哪些保持私密。 ([指南在這裡](https://docs.rememberizer.ai/personal/mementos-filter-access))

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-1f55d2111aa20d16ef36c6c2efd168d83651051f%2Fimage%20(3).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 4：** 通過創建“共同知識”來分享您的知識（指南 [在這裡](https://docs.rememberizer.ai/personal/common-knowledge) 和 [在這裡](https://docs.rememberizer.ai/developer/registering-and-using-api-keys)）

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-89f113f0a874c310d0ef4658b82b32e3a3c15da4%2Fimage%20(4).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 5：** 要通過 API 訪問您的知識，請創建一個 API 密鑰（[指南在這裡](https://docs.rememberizer.ai/developer/registering-and-using-api-keys)）

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-1d8189ec2b572a4f5b1eb3a28b5034816690e35a%2Fimage%20(5).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 6：** 如果您使用 Claude 桌面應用程序，請將此添加到您的 `claude_desktop_config.json` 文件中。

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

**步驟 7：** 如果您使用 MseeP AI Helper 應用程序，請將 env `REMEMBERIZER_API_TOKEN` 添加到 mcp-server-rememberizer。

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-f87faae63c6c243ebcdfd4544bb344f94ac10461%2FScreenshot%202025-07-29%20at%2014.45.42.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

恭喜，您完成了！

在 Rememberizer MCP 伺服器的支持下，您現在可以在 Claude 桌面應用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中詢問以下問題：

* 我的 Rememberizer 帳戶是什麼？
* 列出我那裡的所有文檔。
* 給我一個關於“...”的快速摘要。

## Rememberizer 向量儲存 MCP 伺服器

**Rememberizer 向量儲存 MCP 伺服器** 促進 LLM 與 Rememberizer 向量儲存之間的互動，通過語義相似性搜索增強文件管理和檢索。

### 整合選項

Rememberizer 向量儲存 MCP 伺服器可以通過與 Rememberizer MCP 伺服器類似的方法進行安裝和整合：

#### 通過 uvx

```bash
uvx mcp-rememberizer-vectordb
```

#### 通過 MseeP AI 助手應用程式

如果您已安裝 MseeP AI 助手應用程式，您可以搜索「Rememberizer 向量存儲」並安裝 mcp-rememberizer-vectordb。

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-44843f27834f818e9fa8e7e80628a5e7c9c1ac02%2FScreenshot%202025-07-29%20at%2015.14.07.png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MseeP AI 助手</p></figcaption></figure>

### 安裝

要安裝 Rememberizer 向量存儲 MCP 伺服器，請遵循 [此指南](https://github.com/skydeckai/mcp-rememberizer-vectordb#installation)。

### 設定

**步驟 1：** 在 [rememberizer.ai](https://rememberizer.ai/) 註冊一個新的 Rememberizer 帳戶。

**步驟 2：** 創建一個新的向量存儲 ([指南在這裡](https://docs.rememberizer.ai/developer/vector-stores))

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-6ee28f37447d63b9cdee04a0acb285fe5e00896f%2Fimage%20(6).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 3：** 要通過 API 管理您的向量存儲，您需要創建一個 API 密鑰 ([指南在這裡](https://docs.rememberizer.ai/developer/vector-stores#api-key-management))

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-a1e0915191b85a646dcb615b72bc9e01b6360264%2Fimage%20(7).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**步驟 4：** 如果您使用 Claude 桌面應用程序，請將此添加到您的 `claude_desktop_config.json` 文件中。

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

**步驟 5：** 如果您使用 MseeP AI Helper 應用程序，請將 env `REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY` 添加到 mcp-rememberizer-vectordb。

<figure><img src="https://2492455604-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTVKmtXKPeA8gAZJsuGLA%2Fuploads%2Fgit-blob-f2cf16052607aa19ab98d30e19712bdf581c2986%2FScreenshot%202025-07-29%20at%2015.16.16.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

恭喜，您完成了！

在 Rememberizer 向量存儲 MCP 伺服器的支持下，您現在可以在您的 Claude 桌面應用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中詢問以下問題

* 我目前的 Rememberizer 向量存儲是什麼？
* 列出我那裡的所有文檔。
* 給我一個關於 "..." 的快速摘要。

## 結論

Rememberizer MCP 伺服器展示了模型上下文協議的強大能力，提供了一種高效、標準化的方式來連接 AI 模型與全面的數據管理工具。這些伺服器增強了精確搜索、檢索和管理文檔的能力，利用先進的語義搜索方法和 LLM 代理的增強功能。