MCP Server Rememberizer

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。此服务支持大语言模型通过 Rememberizer 搜索、检索和管理文档及集成。

请注意，mcp-server-rememberizer 目前仍在开发中，功能可能会有所变动。

组件

资源

该服务提供两种类型资源的访问权限：文档或 Slack 讨论

工具

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • 发送一段文本，并从已连接的 Rememberizer 个人/团队内部知识与记忆库中检索余弦相似的匹配结果
   • 输入：
     • match_this（字符串）：最多 400 个单词的句子，用于查找语义相似的知识片段
     • n_results（整数，可选）：要返回的语义相似文本片段数量。使用 'n_results=3' 可获取最多 5 条结果，使用 'n_results=10' 可获取更多信息
     • from_datetime_ISO8601（字符串，可选）：带时区的 ISO 8601 格式起始日期（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此参数可筛选指定日期之后的结果
     • to_datetime_ISO8601（字符串，可选）：带时区的 ISO 8601 格式结束日期（例如，2024-01-01T00:00:00Z）。使用此参数可筛选指定日期之前的结果
   • 返回：以文本形式输出的搜索结果

2. smart_search_internal_knowledge

   • 使用简单查询在 Rememberizer 的个人/团队内部知识与记忆库中搜索文档，并返回 Agent 式搜索结果。搜索来源可能包括 Slack 讨论、Gmail、Dropbox 文档、Google Drive 文档和上传的文件
   • 输入：
     • query（字符串）：最多 400 个单词的句子，用于查找语义相似的知识片段
     • user_context（字符串，可选）：查询的补充上下文。为了获得更准确的上下文相关结果，你可能需要总结截至目前的对话
     • n_results（整数，可选）：要返回的语义相似文本片段数量。使用 'n_results=3' 可获取最多 5 条结果，使用 'n_results=10' 可获取更多信息
     • from_datetime_ISO8601（字符串，可选）：带时区的 ISO 8601 格式起始日期（例如，2023-01-01T00:00:00Z）。使用此参数可筛选指定日期之后的结果
     • to_datetime_ISO8601（字符串，可选）：带时区的 ISO 8601 格式结束日期（例如，2024-01-01T00:00:00Z）。使用此参数可筛选指定日期之前的结果
   • 返回：以文本形式输出的搜索结果

3. list_internal_knowledge_systems

   • 列出个人/团队内部知识的来源。这些来源可能包括 Slack 讨论、Gmail、Dropbox 文档、Google Drive 文档和上传的文件
   • 输入：无需输入
   • 返回：可用集成列表

4. rememberizer_account_information

   • 获取你的 Rememberizer.ai 个人/团队知识库账户信息，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

   • 获取个人/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）：分页页码，从 1 开始（默认值：1）
     • page_size（整数，可选）：每页文档数，范围为 1-1000（默认值：100）
   • 返回：文档列表

6. remember_this

   • 将一段文本信息保存到你的 Rememberizer.ai 知识系统中，以便今后通过工具 retrieve_semantically_similar_internal_knowledge 或 smart_search_internal_knowledge 检索
   • 输入：
     • name（字符串）：信息名称，用于今后识别该信息
     • content（字符串）：你希望记住的信息
   • 返回：确认数据

安装

手动安装

uvx mcp-server-rememberizer

通过 MseeP AI Helper App

如果已安装 MseeP AI Helper app，可以搜索“Rememberizer”并安装 mcp-server-rememberizer。

配置

环境变量

需要设置以下环境变量：

• REMEMBERIZER_API_TOKEN：你的 Rememberizer API 令牌

你可以创建自己的 Rememberizer 通用知识来注册 API 密钥。

在 Claude Desktop 中使用

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

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

在 MseeP AI Helper App 中使用

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

借助 Rememberizer MCP server 的支持，你现在可以在 Claude Desktop app 或 SkyDeck AI GenStudio 中提出以下问题：

• 我的 Rememberizer 账户是什么？

• 列出我在那里保存的所有文档。

• 快速总结一下“……”

• 等等……

若要进一步了解 Rememberizer MCP Server，请访问：https://docs.rememberizer.ai/personal-use/integrations/rememberizer-mcp-servers

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。