MCP Server Rememberizer

一个用于与 Rememberizer 的文档和知识管理 API 交互的 模型上下文协议 服务器。该服务器使大型语言模型能够通过 Rememberizer 搜索、检索和管理文档及集成。

请注意，mcp-server-rememberizer 目前正在开发中，其功能可能会发生变化。

组件

资源

该服务器提供对两种类型资源的访问：文档或 Slack 讨论

工具

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • 发送一段文本，并从您连接的 Rememberizer 个人/团队内部知识和记忆库中检索余弦相似的匹配项
   • 输入：
     • match_this (字符串)：最多 400 字的句子，您希望从中找到语义相似的知识块
     • n_results (整数，可选)：要返回的语义相似文本块的数量。使用 'n_results=3' 最多返回 5 个，使用 'n_results=10' 返回更多信息
     • from_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的开始日期，带时区（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此选项可过滤来自特定日期的结果
     • to_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的结束日期，带时区（例如，2024-01-01T00:00:00Z）。使用此选项可过滤到特定日期的结果
   • 返回：搜索结果作为文本输出

2. smart_search_internal_knowledge

   • 使用简单的查询在 Rememberizer 的个人/团队内部知识和记忆库中搜索文档，该查询返回代理搜索的结果。搜索可能包括 Slack 讨论、Gmail、Dropbox 文档、Google Drive 文档和上传的文件等来源
   • 输入：
     • query (字符串)：最多 400 字的句子，您希望从中找到语义相似的知识块
     • user_context (字符串，可选)：查询的附加上下文。您可能需要总结到目前为止的对话，以获得更好的上下文感知结果
     • n_results (整数，可选)：要返回的语义相似文本块的数量。使用 'n_results=3' 最多返回 5 个，使用 'n_results=10' 返回更多信息
     • from_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的开始日期，带时区（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此选项可过滤来自特定日期的结果
     • to_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的结束日期，带时区（例如，2024-01-01T00:00:00Z）。使用此选项可过滤到特定日期的结果
   • 返回：搜索结果作为文本输出

3. list_internal_knowledge_systems

   • 列出个人/团队内部知识的来源。这些可能包括 Slack 讨论、Gmail、Dropbox 文档、Google Drive 文档和上传的文件
   • 输入：不需要
   • 返回：可用集成的列表

4. rememberizer_account_information

   • 获取有关您的 Rememberizer.ai 个人/团队知识库帐户的信息。这包括帐户持有人姓名和电子邮件地址
   • 输入：不需要
   • 返回：帐户信息详细信息

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • 检索个人/团队知识系统中的所有文档的分页列表。来源可能包括 Slack 讨论、Gmail、Dropbox 文档、Google Drive 文档和上传的文件
   • 输入：
     • page (整数，可选)：分页的页码，从 1 开始（默认值：1）
     • page_size (整数，可选)：每页的文档数，范围 1-1000（默认值：100）
   • 返回：文档列表

6. remember_this

   • 将一段文本信息保存在您的 Rememberizer.ai 知识系统中，以便将来可以通过工具 retrieve_semantically_similar_internal_knowledge 或 smart_search_internal_knowledge 召回
   • 输入：
     • name (字符串)：信息的名称。这用于将来识别信息
     • content (字符串)：您希望记住的信息
   • 返回：确认数据

安装

通过 mcp-get.com

npx @michaellatman/mcp-get@latest install mcp-server-rememberizer

通过 Smithery

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

通过 SkyDeck AI Helper App

如果您安装了 SkyDeck AI Helper app，您可以搜索 "Rememberizer" 并安装 mcp-server-rememberizer。

配置

环境变量

需要以下环境变量：

• REMEMBERIZER_API_TOKEN: 您的 Rememberizer API 令牌

您可以通过在 Rememberizer 中创建自己的 Common Knowledge 来注册 API 密钥。

与 Claude Desktop 一起使用

将其添加到您的 claude_desktop_config.json 中：

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

与 SkyDeck AI Helper App 一起使用

将环境变量 REMEMBERIZER_API_TOKEN 添加到 mcp-server-rememberizer。

在 Rememberizer MCP 服务器的支持下，您现在可以在 Claude Desktop 应用程序或 SkyDeck AI GenStudio 中提出以下问题

• 我的 Rememberizer 帐户是什么？

• 列出我所有的文档。

• 给我一个关于 "..." 的快速总结

• 等等...

许可证

该项目根据 Apache License 2.0 获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。