Rember MCP について
Rember MCP は、Claude から Rember 用のフラッシュカードを作成できる MCP サーバーです。Rember は間隔反復によって復習を管理する学習アプリで、チャットや文書の内容を記憶したいユーザーに向いています。npx で起動し、Rember の API キーで認証します。
主な機能
- 01チャット内容からフラッシュカードを作成
- 02PDF の章からフラッシュカードを作成
- 03npx による起動
- 04API キーによる認証
活用シーン
- 01Claude とのチャットで学んだ内容をフラッシュカード化
- 02PDF の章から復習用カードを生成
MCP 対応
MCP クライアントの Claude Desktop などに create_flashcards ツールを提供する MCP サーバーです。ツールに渡されたノートは Rember API に送信され、フラッシュカードが生成されます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Rember MCP
公式のModel Context Protocol (MCP)を使用して、Claude がフラッシュカードを作成できるようにします。Remberは、間隔反復による復習をスケジュールすることで、関心のあるあらゆることの学習と記憶を支援します。
機能と使用例:
- チャットからフラッシュカードを作成 「……回答が気に入りました。覚えられるように手伝ってください」
- PDFからフラッシュカードを作成 「このPDFの第2章からフラッシュカードを作成してください」

セットアップ
npxを使用してRember MCP サーバーを実行するには、次のコマンドを使用します。
npx -y @getrember/mcp --api-key=YOUR_REMBER_API_KEY
YOUR_REMBER_API_KEYを実際のRember APIキーに置き換えてください。APIキーは設定ページで確認できます。APIキーは、rember_に続いて32個のランダムな文字が並ぶ形式です。
Claude Desktopでの使用方法
以下をclaude_desktop_config.jsonに追加してください。詳しくはこちらをご覧ください。
{
"mcpServers": {
"rember": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
}
}
}
利用可能なツール
create_flashcards:AIでフラッシュカードを作成します。このツールはClaudeからメモのリストを受け取り、Rember APIを呼び出して、各メモから複数のフラッシュカードを生成します。Claudeとのチャットで何か新しいことを学んだ後、「これを覚えられるように手伝って」「フラッシュカードをいくつか作成して」「Remberに追加して」などと頼むことができます。
MCP サーバーを構築するためのベストプラクティス
Rember MCP サーバーの開発を通じて学んだことを紹介します。
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できるだけ早く
stderrへのログ出力を設定します。デバッグに不可欠です。 -
まずはシンプルなMCP ツールを作成し、Claudeが適切に呼び出せることを確認します。
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ツールの説明を何度も改善するために時間をかけます。
- 製品とそのURLについて詳しく記載します。これには2つの目的があります。Claudeがツールを適切に使用できるようになり、製品についてのユーザーの質問にも答えられるようになります。
- MCPとは何かを明確に説明します。ClaudeがMCPは「Multiple Choice Prompts」の略だと幻覚したことが何度かありました。これは困りものです。
- ツールの入力について詳しく説明します。
- Claudeがツールを呼び出した後に何が起こるかを説明します。入力のメモ配列がRember APIに送信され、各メモからフラッシュカードが生成されることを明記しています。
- ツールの使用例(例:「Claudeとの会話からフラッシュカードを作成」「PDFからフラッシュカードを作成」)を示し、それぞれのユースケースでClaudeに具体的な指示を与えます。
- ユーザーがツールを呼び出す際の例(例:「これを覚えられるように手伝って」「Remberに追加して」「フラッシュカードをいくつか作成して」)を列挙します。
- Claudeがツールを適切に使用するためのルールを列挙します。
-
ツール呼び出しへの応答を戦略的に活用します。応答はユーザーに直接表示されず、Claudeによって解釈されます。
- 成功時、Rember APIは作成したフラッシュカードの数を返しません。Claudeが把握できるのは、作成されたrembsの数だけです。そうしないとClaudeが作成したフラッシュカードの数を幻覚する傾向があるため、この点をClaudeに明示しています。
- 月間上限に達したユーザーには、該当するURLとともにRember Proのサブスクリプションを案内するよう、Claudeに指示しています。
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適切なタイムアウトを設定して、一時的なエラーに対する再試行を実装します。
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十分な数のエッジケースを集めた結果、主な対象MCP クライアントであるClaude Desktopで手動テストを行うのが煩雑になりました。そこで、claude.aiのシステムプロンプトを使ってClaude APIを呼び出し、Claude Desktopの動作をシミュレートする単体テスト一式を作成しました。現在の反復では、各テストで手動確認用のClaude Desktopとのチャットをシミュレートし、簡単なアサーションをいくつか実行します。
未対応の項目:
- テレメトリと可観測性。現在、問題が起きても把握できません。
- より網羅的なエラー処理
- ツールの説明のさらなる改善
- 自動テストの追加
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。