Rememberizer Common Knowledge

Servidor MCP de Rememberizer para Conocimiento Común

Este es el ck público con fines de prueba

Ten en cuenta que rememberizer-mcp-ea-ck está actualmente en desarrollo y la funcionalidad puede estar sujeta a cambios.

Componentes

Recursos

El servidor proporciona acceso a dos tipos de recursos: Documentos o discusiones de Slack

Herramientas

1. retrieve_semantically_similar_internal_knowledge

   • Envía un bloque de texto y recupera coincidencias similares por coseno desde tu repositorio de conocimiento y memoria interno personal/de equipo conectado en Rememberizer
   • Entrada:
     • match_this (cadena): Una frase de hasta 400 palabras para la cual deseas encontrar fragmentos de conocimiento semánticamente similares
     • n_results (entero, opcional): Número de fragmentos de texto semánticamente similares a devolver. Usa 'n_results=3' para hasta 5, y 'n_results=10' para más información
     • from_datetime_ISO8601 (cadena, opcional): Fecha de inicio en formato ISO 8601 con zona horaria (por ejemplo, 2023-01-01T00:00:00Z). Úsalo para filtrar resultados desde una fecha específica
     • to_datetime_ISO8601 (cadena, opcional): Fecha de fin en formato ISO 8601 con zona horaria (por ejemplo, 2024-01-01T00:00:00Z). Úsalo para filtrar resultados hasta una fecha específica
   • Devuelve: Resultados de búsqueda como salida de texto

2. smart_search_internal_knowledge

   • Busca documentos en Rememberizer en su repositorio de conocimiento y memoria interno personal/de equipo usando una consulta simple que devuelve los resultados de una búsqueda agéntica. La búsqueda puede incluir fuentes como discusiones de Slack, Gmail, documentos de Dropbox, documentos de Google Drive y archivos subidos
   • Entrada:
     • query (cadena): Una frase de hasta 400 palabras para la cual deseas encontrar fragmentos de conocimiento semánticamente similares
     • user_context (cadena, opcional): El contexto adicional para la consulta. Puede que necesites resumir la conversación hasta este punto para obtener mejores resultados conscientes del contexto
     • n_results (entero, opcional): Número de fragmentos de texto semánticamente similares a devolver. Usa 'n_results=3' para hasta 5, y 'n_results=10' para más información
     • from_datetime_ISO8601 (cadena, opcional): Fecha de inicio en formato ISO 8601 con zona horaria (por ejemplo, 2023-01-01T00:00:00Z). Úsalo para filtrar resultados desde una fecha específica
     • to_datetime_ISO8601 (cadena, opcional): Fecha de fin en formato ISO 8601 con zona horaria (por ejemplo, 2024-01-01T00:00:00Z). Úsalo para filtrar resultados hasta una fecha específica
   • Devuelve: Resultados de búsqueda como salida de texto

3. list_internal_knowledge_systems

   • Lista las fuentes de conocimiento interno personal/de equipo. Estas pueden incluir discusiones de Slack, Gmail, documentos de Dropbox, documentos de Google Drive y archivos subidos
   • Entrada: No se requiere ninguna
   • Devuelve: Lista de integraciones disponibles

4. rememberizer_account_information

   • Obtén información sobre tu cuenta de repositorio de conocimiento personal/de equipo de Rememberizer.ai. Esto incluye el nombre del titular de la cuenta y la dirección de correo electrónico
   • Entrada: No se requiere ninguna
   • Devuelve: Detalles de la información de la cuenta

5. list_personal_team_knowledge_documents

   • Recupera una lista paginada de todos los documentos en tu sistema de conocimiento personal/de equipo. Las fuentes podrían incluir discusiones de Slack, Gmail, documentos de Dropbox, documentos de Google Drive y archivos subidos
   • Entrada:
     • page (entero, opcional): Número de página para la paginación, comienza en 1 (predeterminado: 1)
     • page_size (entero, opcional): Número de documentos por página, rango 1-1000 (predeterminado: 100)
   • Devuelve: Lista de documentos

6. remember_this

   • Guarda un fragmento de información de texto en tu sistema de conocimiento de Rememberizer.ai para que pueda ser recordado en el futuro a través de las herramientas retrieve_semantically_similar_internal_knowledge o smart_search_internal_knowledge
   • Entrada:
     • name (cadena): Nombre de la información. Se usa para identificar la información en el futuro
     • content (cadena): La información que deseas memorizar
   • Devuelve: Datos de confirmación

Instalación

A través de la aplicación auxiliar SkyDeck AI

Si tienes instalada la aplicación auxiliar SkyDeck AI, puedes buscar "Rememberizer" e instalar rememberizer-mcp-ea-ck.

Configuración

Uso con Claude Desktop

Agrega esto a tu claude_desktop_config.json:

"mcpServers": {
  "rememberizer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["rememberizer-mcp-ea-ck"]
    },
}

Uso con la aplicación auxiliar SkyDeck AI

Con el soporte del servidor MCP de Rememberizer para Conocimiento Común, ahora puedes hacer las siguientes preguntas en tu aplicación Claude Desktop o SkyDeck AI GenStudio

• ¿Qué es este Conocimiento Común?

• Enumera todos los documentos que tiene allí.

• Dame un resumen rápido sobre "..."

• y así sucesivamente...

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0 - consulta el archivo LICENSE para más detalles.