Rember MCP Server

oficial

Crea tarjetas de repetición espaciada en Rember para recordar todo lo que aprendes en tus chats

Documentación

Rember MCP

Permite que Claude cree tarjetas de estudio para ti con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) oficial para Rember. Rember te ayuda a estudiar y recordar cualquier cosa que te interese programando repasos de repetición espaciada.

Funcionalidades y ejemplos:

  • Crear tarjetas desde tus chats "... Me gusta tu respuesta, ayúdame a recordarla"
  • Crear tarjetas desde tus PDFs "Crea tarjetas de estudio del capítulo 2 de este PDF"

Rember MCP Demo

Configuración

Para ejecutar el servidor Rember MCP usando npx, utiliza el siguiente comando:

npx -y @getrember/mcp --api-key=YOUR_REMBER_API_KEY

Asegúrate de reemplazar YOUR_REMBER_API_KEY con tu clave API real de Rember, la cual puedes encontrar en tu página de Configuración. La clave API debe seguir el formato rember_ seguido de 32 caracteres aleatorios.

Uso con Claude Desktop

Añade lo siguiente a tu claude_desktop_config.json. Consulta aquí para más detalles.

{
  "mcpServers": {
    "rember": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
    }
  }
}

Herramientas disponibles

  • create_flashcards: Crear tarjetas de estudio con IA. Esta herramienta toma una lista de notas de Claude y llama a la API de Rember para generar algunas tarjetas por cada nota. Después de aprender algo nuevo en tu chat con Claude, puedes pedir "ayúdame a recordar esto" o "crea algunas tarjetas" o "añadir a Rember".

Buenas prácticas para construir servidores MCP

Aquí tienes una recopilación de lecciones que aprendimos mientras desarrollábamos el servidor Rember MCP:

  • Configura el registro en stderr lo antes posible, es esencial para la depuración

  • Crea primero una herramienta MCP sencilla y verifica que Claude puede llamarla correctamente

  • Invierte tiempo en iterar sobre la descripción de la herramienta:

    • Incluye detalles sobre tu producto y su URL. Esto tiene dos propósitos: ayuda a Claude a usar la herramienta correctamente y permite a Claude responder preguntas de los usuarios sobre el producto
    • Explica claramente qué es MCP; en algunas ocasiones Claude alucinó que MCP significa "Preguntas de Opción Múltiple", vaya
    • Describe detalladamente las entradas de la herramienta
    • Explica qué sucede después de que Claude llama a la herramienta; aclaramos que el array de notas de entrada se envía a la API de Rember, la cual genera tarjetas para cada nota
    • Proporciona ejemplos de cómo se puede usar la herramienta (p. ej., "crear tarjetas de una conversación con Claude", "crear tarjetas desde PDFs"), y da a Claude instrucciones específicas para cada caso de uso
    • Enumera ejemplos de cómo los usuarios podrían invocar la herramienta (p. ej., "ayúdame a recordar esto", "añadir a Rember", "crea algunas tarjetas")
    • Incluye una lista de reglas para guiar a Claude en el uso apropiado de la herramienta
  • Usa la respuesta de la llamada a la herramienta de forma estratégica; no se muestra directamente a los usuarios, sino que es interpretada por Claude:

    • En caso de éxito, la API de Rember no devuelve el número de tarjetas creadas; todo lo que Claude sabe es el número de "rembs" creados. Especificamos esto a Claude porque de lo contrario tiende a alucinar el número de tarjetas creadas
    • Para usuarios que han alcanzado su límite mensual, instruimos a Claude para que les informe sobre la opción de suscripción Rember Pro con la URL correspondiente
  • Implementa reintentos para errores transitorios con tiempos de espera adecuados

  • Recopilamos suficientes casos límite que probar manualmente en Claude Desktop (nuestro cliente MCP objetivo principal) se volvió engorroso. Creamos un conjunto de pruebas unitarias simulando el comportamiento de Claude Desktop, llamando a la API de Claude con el prompt del sistema de claude.ai. En la iteración actual, cada prueba simula un chat con Claude Desktop para inspección manual e incluye algunas aserciones simples

Qué falta:

  • Telemetría y observabilidad; actualmente estamos a ciegas si algo sale mal
  • Manejo de errores más exhaustivo
  • Más iteraciones en la descripción de la herramienta
  • Más pruebas automatizadas