MCP Server Rememberizer

MCP サーバー Rememberizer

Rememberizer のドキュメントおよびナレッジ管理 API と連携するための Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使用すると、LLM は Rememberizer を通じてドキュメントやインテグレーションを検索、取得、管理できます。

mcp-server-rememberizer は現在開発中のため、機能が変更される場合があります。

コンポーネント

リソース

このサーバーでは、ドキュメントまたは Slack のディスカッションという 2 種類のリソースにアクセスできます。

ツール

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • テキストのまとまりを送信し、接続されている Rememberizer の個人／チーム用内部ナレッジおよびメモリーリポジトリから、コサイン類似度が高い一致結果を取得します
   • 入力：
     • match_this (string)：意味的に類似するナレッジのチャンクを探す対象となる、最大400語の文
     • n_results (integer, optional)：返す意味的に類似したテキストチャンクの数。最大5件の場合は「n_results=3」、より多くの情報が必要な場合は「n_results=10」を指定します
     • from_datetime_ISO8601 (string, optional)：タイムゾーンを含む ISO 8601 形式の開始日（例：2023-01-01T00:00:00Z）。特定の日付以降の結果に絞り込む場合に使用します
     • to_datetime_ISO8601 (string, optional)：タイムゾーンを含む ISO 8601 形式の終了日（例：2024-01-01T00:00:00Z）。特定の日付までの結果に絞り込む場合に使用します
   • 戻り値：テキスト形式の検索結果

2. smart_search_internal_knowledge

   • Rememberizer の個人／チーム用内部ナレッジおよびメモリーリポジトリ内のドキュメントを、エージェント型検索の結果を返すシンプルなクエリで検索します。Slack のディスカッション、Gmail、Dropbox のドキュメント、Google Drive のドキュメント、アップロードされたファイルなどが検索対象に含まれる場合があります
   • 入力：
     • query (string)：意味的に類似するナレッジのチャンクを探す対象となる、最大400語の文
     • user_context (string, optional)：クエリに追加するコンテキスト。より適切なコンテキスト認識型の結果を得るために、ここまでの会話を要約する必要がある場合があります
     • n_results (integer, optional)：返す意味的に類似したテキストチャンクの数。最大5件の場合は「n_results=3」、より多くの情報が必要な場合は「n_results=10」を指定します
     • from_datetime_ISO8601 (string, optional)：タイムゾーンを含む ISO 8601 形式の開始日（例：2023-01-01T00:00:00Z）。特定の日付以降の結果に絞り込む場合に使用します
     • to_datetime_ISO8601 (string, optional)：タイムゾーンを含む ISO 8601 形式の終了日（例：2024-01-01T00:00:00Z）。特定の日付までの結果に絞り込む場合に使用します
   • 戻り値：テキスト形式の検索結果

3. list_internal_knowledge_systems

   • 個人／チーム用内部ナレッジのソースを一覧表示します。Slack のディスカッション、Gmail、Dropbox のドキュメント、Google Drive のドキュメント、アップロードされたファイルなどが含まれる場合があります
   • 入力：不要
   • 戻り値：利用可能な連携機能の一覧

4. rememberizer_account_information

   • Rememberizer.ai の個人／チーム用ナレッジリポジトリアカウントの情報を取得します。アカウント所有者の氏名とメールアドレスが含まれます
   • 入力：不要
   • 戻り値：アカウント情報の詳細

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • 個人／チーム用ナレッジシステム内のすべてのドキュメントをページ分けして取得します。ソースには Slack のディスカッション、Gmail、Dropbox のドキュメント、Google Drive のドキュメント、アップロードされたファイルなどが含まれる場合があります
   • 入力：
     • page (integer, optional)：ページ分けに使用するページ番号。1から始まります（デフォルト：1）
     • page_size (integer, optional)：1ページあたりのドキュメント数。範囲は1～1000です（デフォルト：100）
   • 戻り値：ドキュメントの一覧

6. remember_this

   • テキスト情報を Rememberizer.ai のナレッジシステムに保存し、後で retrieve_semantically_similar_internal_knowledge または smart_search_internal_knowledge ツールから呼び出せるようにします
   • 入力：
     • name (string)：情報の名前。後でその情報を識別するために使用します
     • content (string)：記憶させたい情報
   • 戻り値：確認データ

インストール

手動インストール

uvx mcp-server-rememberizer

MseeP AI Helper App 経由

MseeP AI Helper app がインストールされている場合は、「Rememberizer」を検索して、mcp-server-rememberizer をインストールできます。

設定

環境変数

以下の環境変数が必要です。

• REMEMBERIZER_API_TOKEN：Rememberizer API トークン

独自の Rememberizer の Common Knowledge を作成すると、API キーを登録できます。

Claude Desktop での使用方法

claude_desktop_config.json に以下を追加します。

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

MseeP AI Helper App での使用方法

mcp-server-rememberizer に環境変数 REMEMBERIZER_API_TOKEN を追加します。

Rememberizer MCP サーバーのサポートにより、Claude Desktop app または SkyDeck AI GenStudio で、次のような質問ができるようになります。

• 自分の Rememberizer アカウントは何ですか？

• そこにあるすべてのドキュメントを一覧表示してください。

• 「...」について簡単に要約してください。

• など……

Rememberizer MCP Server の詳細については、こちらをご覧ください：https://docs.rememberizer.ai/personal-use/integrations/rememberizer-mcp-servers

ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。