MCP 服务器 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，功能可能会有所变化。

组件

资源

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度匹配项
   • 输入：
     • match_this (字符串)：最多 400 个单词的句子，您希望为其找到语义相似的文本块
     • 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' 获取更多信息
     • from_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的起始日期，带时区（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此选项过滤从特定日期开始的结果
     • 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）。使用此选项过滤直到特定日期的结果
   • 返回：搜索结果作为文本输出

2. smart_search_internal_knowledge

   • 在 Rememberizer 的个人/团队内部知识和记忆库中搜索文档，使用简单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 个单词的句子，您希望为其找到语义相似的文本块
     • 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' 获取更多信息
     • from_datetime_ISO8601 (字符串，可选)：ISO 8601 格式的起始日期，带时区（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此选项过滤从特定日期开始的结果
     • 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）。使用此选项过滤直到特定日期的结果
   • 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：无需输入
   • 返回：可用集成列表

4. rememberizer_account_information

   • 获取有关您的 Rememberizer.ai 个人/团队知识库账户的信息。包括账户持有人姓名和电子邮件地址
   • 输入：无需输入
   • 返回：账户信息详情

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • 检索您个人/团队知识系统中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：1）
     • page_size (整数，可选)：每页的文档数量，范围 1-1000（默认：100）
   • 返回：文档列表

6. remember_this

   • 在您的 Rememberizer.ai 知识系统中保存一段文本信息，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。用于将来识别该信息
     • content (字符串)：您希望记忆的信息
   • 返回：确认数据

安装

手动安装

uvx mcp-server-rememberizer

通过 MseeP AI 助手应用

如果您已安装 MseeP AI 助手应用，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

您可以通过创建自己的Rememberizer 中的公共知识来注册 API 密钥。

与 Claude Desktop 一起使用

将此添加到您的 claude_desktop_config.json 中：

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

与 MseeP AI 助手应用一起使用

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

借助 Rememberizer MCP 服务器的支持，您现在可以在您的 Claude Desktop 应用或 SkyDeck AI GenStudio 中提出以下问题：

• 我的 Rememberizer 账户是什么？

• 列出我所有的文档。

• 给我一个关于 "..." 的快速摘要

• 等等...

要了解更多关于 Rememberizer MCP 服务器的信息：https://docs.rememberizer.ai/personal-use/integrations/rememberizer-mcp-servers

许可证

本项目根据 Apache 许可证 2.0 授权 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。