Rememberizer MCP 伺服器

模型上下文協議 (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 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。

安裝

要安裝 Rememberizer MCP 伺服器，請遵循 這裡的指南。

設定

步驟 1： 在 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...

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)

步驟 4： 通過創建「共同知識」來分享您的知識（指南 在這裡 和 在這裡）

步驟 5： 要通過 API 訪問您的知識，創建一個 API 密鑰（指南 在這裡）

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

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

步驟 7： 如果您使用 SkyDeck AI Helper 應用，請將 env REMEMBERIZER_API_TOKEN 添加到 mcp-server-rememberizer。

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件。

• 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。

安裝

要安裝 Rememberizer 向量存儲 MCP 伺服器，請遵循 此指南。

設定

步驟 1： 在 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）

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）

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。

{
  "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 SkyDeck AI Helper 應用程序，請將環境變量 REMEMBERIZER_VECTOR_STORE_API_KEY 添加到 mcp-rememberizer-vectordb。

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 Claude 桌面應用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中詢問以下問題：

• 我當前的 Rememberizer 向量存儲是什麼？

• 列出我那裡的所有文檔。

• 給我一個關於 "..." 的簡要總結。

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。