这是一个用于与Rememberizer文档和知识管理系统API交互的模型上下文协议服务器。此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目前仍在开发中,其功能可能会有所变化。
该服务器提供了两种类型的资源访问:文档或Slack讨论
retrieve_semantically_similar_internal_knowledge
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知识片段n_results(整数,可选):返回的语义相似文本片段的数量。使用'n_results=3'获取最多5个结果,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,带有时区(例如,2023-01-01T00:00:00Z)。使用此选项过滤特定日期之后的结果to_datetime_ISO8601(字符串,可选):ISO 8601格式的结束日期,带有时区(例如,2024-01-01T00:00:00Z)。使用此选项过滤直到特定日期的结果smart_search_internal_knowledge
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知识片段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):返回的语义相似文本片段的数量。使用'n_results=3'获取最多5个结果,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,带有时区(例如,2023-01-01T00:00:00Z)。使用此选项过滤特定日期之后的结果to_datetime_ISO8601(字符串,可选):ISO 8601格式的结束日期,带有时区(例如,2024-01-01T00:00:00Z)。使用此选项过滤直到特定日期的结果list_internal_knowledge_systems
rememberizer_account_information
list_personal_team_knowledge_documents
page(整数,可选):分页的页码,从1开始(默认值:1)page_size(整数,可选):每页的文档数量,范围1-1000(默认值:100)remember_this
retrieve_semantically_similar_internal_knowledge或smart_search_internal_knowledge召回name(字符串):信息的名称。这用于未来识别信息content(字符串):您希望记住的信息uvx mcp-server-rememberizer
如果您已安装MseeP AI Helper应用,可以搜索“Rememberizer”并安装mcp-server-rememberizer。
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通用知识来注册一个API密钥。
将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json:
"mcpServers": {
"rememberizer": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-rememberizer"],
"env": {
"REMEMBERIZER_API_TOKEN": "your_rememberizer_api_token"
}
},
}
向mcp-server-rememberizer添加环境变量REMEMBERIZER_API_TOKEN。
有了Rememberizer MCP服务器的支持,您现在可以在Claude Desktop应用或SkyDeck AI GenStudio中提出以下问题:
要了解更多关于Rememberizer MCP服务器的信息,请访问:https://docs.rememberizer.ai/personal-use/integrations/rememberizer-mcp-servers
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