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MCP Serversknowledge-and-memoryRember闪卡
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Rember闪卡

modelscope·@rember/rember-mcp

knowledge-and-memory0下载LocalModelScope

简介

一个模型上下文协议服务器,允许克劳德为Rember创建闪卡,通过间隔重复复习帮助用户学习和记忆信息。

MCP Server 详情

来自 ModelScope 索引

Rember MCP

允许 Claude 使用 Rember 的官方 Model Context Protocol (MCP) 为你创建闪卡。Rember 通过安排间隔重复复习来帮助你学习和记住任何你关心的内容。

功能和示例:

  • 从聊天中创建闪卡 "... 我喜欢你的回答,帮我记住它"
  • 从 PDF 中创建闪卡 "从这个 PDF 的第 2 章创建闪卡"

Rember MCP 演示

设置

要使用 npx 运行 Rember MCP 服务器,请使用以下命令:

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

确保将 YOUR_REMBER_API_KEY 替换为您的实际 Rember API 密钥,您可以在 设置页面 找到它。API 密钥应遵循 rember_ 后跟 32 个随机字符的格式。

与 Claude Desktop 一起使用

在您的 claude_desktop_config.json 中添加以下内容。更多详情请参阅 这里。

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

可用工具

  • create_flashcards: 使用 AI 创建闪卡。此工具接收来自 Claude 的笔记列表,调用 Rember API 为每个笔记生成几张闪卡。在与 Claude 的聊天中学到新东西后,你可以问“帮我记住这个”或“创建几张闪卡”或“添加到 Rember”。

构建 MCP 服务器的最佳实践

以下是我们开发 Rember MCP 服务器过程中学到的一些经验教训:

  • 尽早设置日志记录到 stderr,这对于调试至关重要

  • 先创建一个简单的 MCP 工具,并验证 Claude 能否正确调用它

  • 花时间迭代工具描述:

    • 包括关于你的产品及其 URL 的详细信息。这有两个目的:它有助于 Claude 正确使用该工具,并允许 Claude 回答用户关于产品的相关问题
    • 清楚地解释什么是 MCP,在某些情况下 Claude 错误地认为 MCP 代表“Multiple Choice Prompts”(多项选择提示),这很糟糕
    • 详细描述工具的输入
    • 解释 Claude 调用工具后会发生什么,我们澄清了输入的笔记数组会被发送到 Rember API,该 API 为每个笔记生成闪卡
    • 提供工具如何使用的示例(例如,“从与 Claude 的对话中创建闪卡”,“从 PDF 中创建闪卡”),并为每个使用场景给 Claude 提供具体的指令
    • 列出用户可能调用工具的方式(例如,“帮我记住这个”,“添加到 Rember”,“创建一些闪卡”)
    • 包含一系列规则以指导 Claude 适当使用该工具
  • 策略性地使用工具调用响应,这些响应不会直接显示给用户,而是由 Claude 解释:

    • 成功时,Rember API 不返回创建的闪卡数量,Claude 只知道创建了多少个 rembs。我们需要向 Claude 明确这一点,否则它可能会错误地猜测创建的闪卡数量
    • 对于达到每月限制的用户,我们指示 Claude 告知他们有关 Rember Pro 订阅选项的信息,并提供相关 URL
  • 实现带有适当超时时间的重试机制来处理暂时性错误

  • 我们收集了足够的边缘案例,以至于在 Claude Desktop(我们的主要目标 MCP 客户端)上手动测试变得繁琐。通过使用来自 claude.ai 的系统提示调用 Claude API 来模拟 Claude Desktop 的行为,我们创建了一套单元测试。在当前迭代中,每个测试都模拟了与 Claude Desktop 的聊天,以便进行手动检查,并包含了一些简单的断言

缺少的内容:

  • 遥测和可观察性,目前如果出现问题我们是无法察觉的
  • 更全面的错误处理
  • 对工具描述进行更多迭代
  • 更多自动化测试

相关 MCP Servers(来自「knowledge-and-memory」)

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通过向量嵌入技术,为项目提供记忆库和RAG上下文支持,以增强代码理解和管理,并与RooCode和Cline集成。

@davidvc/code-knowledge-mcptool

记忆库管理器

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@t3ta/memory-bank-mcp-server

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kuaidi100/kuaidi100-mcp

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深度搜索推理增强服务

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提示工坊

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@sparesparrow/mcp-prompts

自动安装

点击按钮会唤起 PolarBear 客户端,并把当前 MCP Server 的 Markdown 详情文档地址传给客户端。

/api/mcps/rember-rember-mcp/markdown
打开 PolarBear 安装查看 Markdown 文档

手动安装

在 PolarBear 或其他支持 MCP 的客户端中,新建 MCP Server,并参考下方来源或安装提示配置。

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

基本信息

分类
knowledge-and-memory / education-and-learning-tools
运行方式
No
许可证
MIT License
详情文件
rember-rember-mcp.md