Rember MCP

レンバーMCP

ClaudeがRember公式のModel Context Protocol（MCP）を使ってフラッシュカードを作成します。Remberは、間隔をあけた反復学習をスケジュールすることで、学習内容の記憶をサポートします。

機能と例:

• チャットからフラッシュカードを作成します。 「...あなたの答えが気に入りました。覚えるのを手伝ってください。」
• PDF からフラッシュカードを作成する 「この PDF の第 2 章からフラッシュカードを作成する」

設定

npxを使用して Rember MCP サーバーを実行するには、次のコマンドを使用します。

YOUR_REMBER_API_KEY実際のRember APIキーに置き換えてください。APIキーは設定ページで確認できます。APIキーは、 rember_の後に32文字のランダムな文字列が続く形式です。

Claude Desktopでの使用

claude_desktop_config.jsonに以下の行を追加してください。詳細はこちらをご覧ください。

利用可能なツール

• create_flashcards : AIを使ってフラッシュカードを作成します。このツールは、クロードのメモリストを受け取り、Rember APIを呼び出して、メモごとにフラッシュカードをいくつか生成します。クロードとのチャットで何か新しいことを学んだら、「これを覚えるのを手伝って」とか「フラッシュカードをいくつか作成して」とか「Remberに追加して」などと頼むことができます。

MCP サーバーの構築に関するベストプラクティス

Rember MCP サーバーの開発中に学んだ教訓を以下にまとめます。

• できるだけ早くstderrへのログ出力を設定してください。これはデバッグに不可欠です。
• まず簡単なMCPツールを作成し、クロードがそれを正しく呼び出せるか確認します。
• ツールの説明を繰り返し行うために時間を投資します。
  • 製品の詳細とURLを記載してください。これは2つの目的があります。1つは、クロードがツールを適切に使用できるようにすること、もう1つは、クロードが製品に関するユーザーの質問に答えられるようにすることです。
  • MCPとは何かを明確に説明してください。クロードはいくつかの例でMCPが「Multiple Choice Prompts」の略だと錯覚していました。
  • ツールの入力を詳しく説明する
  • クロードがツールを呼び出した後に何が起こるかを説明し、入力ノートの配列がRember APIに送信され、各ノートのフラッシュカードが生成されることを明確にします。
  • ツールの使用方法の例（「クロードとの会話からフラッシュカードを作成する」、「PDFからフラッシュカードを作成する」など）を示し、各使用ケースについてクロードに具体的な指示を与えます。
  • ユーザーがツールを呼び出す方法の例をリストします（例：「これを覚えるのを手伝ってください」、「Rember に追加してください」、「フラッシュカードをいくつか作成してください」）
  • クロードがツールを適切に使用できるようにするためのルールのリストを含める
• ツール呼び出し応答を戦略的に使用してください。これはユーザーに直接表示されるのではなく、Claude によって解釈されます。
  • 成功時には、Rember APIは作成されたフラッシュカードの数を返しません。Claudeが認識するのは作成されたRemberの数だけです。Claudeにこれを指定しないと、作成されたフラッシュカードの数を誤って認識してしまう可能性があるためです。
  • 月間利用限度額に達したユーザーに対しては、ClaudeにRember Proのサブスクリプションオプションと関連URLを案内するよう指示します。
• 適切なタイムアウトで一時的なエラーの再試行を実装する
• エッジケースが大量に収集されたため、Claude Desktop（メインターゲットのMCPクライアント）での手動テストは煩雑になりました。claude.aiのシステムプロンプトを使用してClaude APIを呼び出すことで、Claude Desktopの動作をシミュレートするユニットテストスイートを作成しました。現在のイテレーションでは、各テストはClaude Desktopとのチャットをシミュレートし、手動検査用にいくつかの簡単なアサーションを含んでいます。

不足しているもの:

• テレメトリと観測性、現状では何か問題が起きても何も分からない
• より徹底的なエラー処理
• ツールの説明をさらに繰り返します
• より多くの自動化テスト