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MCP Server · 文档知识

rm MCP

reMarkable MCP服务器是一个允许AI助手访问和搜索reMarkable平板电脑上的文档、笔记和手写内容的服务,支持OCR转换和智能搜索。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
知识管理PythonClaude智能搜索Claude DesktopVS Code

快速开始

作者 / 组织
wavyrai
提供方
wavyrai
运行时
Python

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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MCP World

选型结论

rm MCP 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx rm-mcp --setup

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "rm-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rm-mcp",
        "--setup"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

可重新标记的MCP服务器

释放您的可重新标记平板电脑的全部潜力 第二大脑 AI助手。此MCP服务器允许Claude、VS Code Copilot和其他AI工具读取、搜索和遍历整个可标记库,包括通过OCR的手写笔记。

为什么选择rm-mcp?

你的可标记平板电脑是思考、记笔记和研究的强大工具。但这些知识仍被困在设备上。此MCP服务器更改了以下内容:

  • 完全访问图书馆 --浏览文件夹、搜索文档、读取任何文件
  • 键入文本提取 --原生支持Type Folio和类型化注释
  • 手写OCR --将手写笔记转换为可搜索文本
  • PDF和EPUB支持 --从文档中提取文本,以及您的注释
  • 智能搜索 --在整个库中查找内容
  • 第二次大脑整合 --与黑曜石、笔记应用程序或任何人工智能工作流程一起使用

无论你是在研究、写作还是开发想法,rm mcp都可以让你通过人工智能利用reMarkable上的一切。

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快速安装

使用可重新标记云API。需要可重新标记的Connect订阅。

一个命令设置(推荐)

uvx rm-mcp --setup

这将打开您的浏览器,提示输入一次性代码,并打印Claude code和Claude Desktop的即贴配置。

手动设置

1.获取一次性代码

首选 my.remarkable.com/device/browser/connect 并生成代码。

2.转换为Token
uvx rm-mcp --register YOUR_CODE
3.添加到您的MCP客户端

克劳德代码:

claude mcp add remarkable \
  -e REMARKABLE_TOKEN='
' \
  -e REMARKABLE_OCR_BACKEND=sampling \
  -- uvx rm-mcp@latest

克劳德桌面 --添加到 claude_desktop_config.json (使用完整路径 uvx例如,从 which uvx):

{
  "mcpServers": {
    "remarkable": {
      "command": "/Users/YOU/.local/bin/uvx",
      "args": ["rm-mcp@latest"],
      "env": {
        "REMARKABLE_TOKEN": "
"
      }
    }
  }
}

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______________________________________________________________________

工具

工具说明
remarkable_read从文档中读取和提取文本(带分页和搜索)
remarkable_browse在库中导航文件夹
remarkable_search跨多个文档搜索内容
remarkable_recent获取最近修改的文档
remarkable_status检查连接状态
remarkable_image获取页面的PNG/SVG图像(支持通过采样进行OCR)

所有工具都是 只读 并返回带有下一步操作提示的结构化JSON。

📖 完整工具文档

智能功能

  • 多页阅读 --一次阅读所有页面 pages="all",或类似的范围 pages="1-3"
  • Grep自动重定向 — grep 自动查找并跳转到匹配的页面
  • 自动重定向 --浏览文档路径会自动返回其内容
  • 自动OCR --没有键入文本的笔记本会自动启用OCR(选择退出 auto_ocr=False)
  • 全文搜索 --读取文档会为其建立索引,以便将来快速搜索
  • 紧凑模式 --使用 compact_output=True 减少响应中的令牌使用
  • 批量搜索 --在一次通话中搜索多个文档
  • 视觉支持 --获取视觉背景的页面图像(图表、模型、草图)
  • OCR采样 -使用客户的AI对图像进行OCR(不需要API密钥)

示例用法

# Read a document
remarkable_read("Meeting Notes")

# Read all pages at once
remarkable_read("Meeting Notes", pages="all")

# Read a range of pages
remarkable_read("Research Paper", pages="1-3")

# Search for keywords (auto-redirects to matching page)
remarkable_read("Project Plan", grep="deadline")

# Enable OCR for handwritten notes
remarkable_read("Journal", include_ocr=True)

# Browse your library
remarkable_browse("/Work/Projects")

# Search across documents
remarkable_search("meeting", grep="action items")

# Get recent documents with previews
remarkable_recent(limit=5, include_preview=True)

# Get a page image
remarkable_image("UI Mockup", page=1)

# Get image with OCR text extraction
remarkable_image("Handwritten Notes", include_ocr=True)

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资源

文档会自动注册为MCP资源:

URI方案描述
remarkable:///{path}.txt提取的文本内容
remarkableimg:///{path}.page-{N}.png第N页的PNG图像(仅笔记本电脑)
remarkablesvg:///{path}.page-{N}.svg第N页的SVG矢量图像(仅笔记本电脑)

📖 完整资源文档

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OCR手写

rm mcp使用 OCR采样 --MCP客户端的AI模型从手写笔记中提取文本。不需要额外的API密钥或服务。

运作原理

当你使用 include_ocr=True,rm mcp通过mcp采样将页面图像发送到客户的LLM(Claude、GPT-4等)。模型读取笔迹并返回文本。

用法

# OCR on a page image
remarkable_image("Handwritten Notes", include_ocr=True)

# OCR when reading a notebook
remarkable_read("Journal", include_ocr=True)

需求

  • 您的MCP客户端必须支持 采样 功能(VS Code+Copilot、Claude Desktop等)
  • REMARKABLE_OCR_BACKEND=sampling (这是默认设置)

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高级配置

根路径过滤

将MCP服务器限制在reMarkable上的特定文件夹中。所有操作都将作用于此文件夹:

{
  "servers": {
    "remarkable": {
      "command": "uvx",
      "args": ["rm-mcp"],
      "env": {
        "REMARKABLE_TOKEN": "your-token",
        "REMARKABLE_ROOT_PATH": "/Work"
      }
    }
  }
}

使用此配置:

  • remarkable_browse("/") 显示以下内容 /Work
  • remarkable_browse("/Projects") 显示 /Work/Projects
  • 外部文件 /Work 无法访问

适用于:

  • 在办公时间专注于工作文件
  • 将个人笔记和专业笔记分开
  • 限制特定AI工作流程的范围

自定义背景颜色

设置图像渲染的默认背景颜色:

{
  "servers": {
    "remarkable": {
      "command": "uvx",
      "args": ["rm-mcp"],
      "env": {
        "REMARKABLE_TOKEN": "your-token",
        "REMARKABLE_BACKGROUND_COLOR": "#FFFFFF"
      }
    }
  }
}

支持的格式:

  • #RRGGBB --RGB十六进制(例如。, #FFFFFF 白色)
  • #RRGGBBAA --RGBA十六进制(例如。, #00000000 透明)

默认值为 #FBFBFB (可重新标记的纸张颜色)。这会影响到 remarkable_image 工具和图像资源。

所有环境变量

变量默认值描述
REMARKABLE_TOKEN*(必填)*来自的身份验证令牌 uvx rm-mcp --setup
REMARKABLE_ROOT_PATH/限制对特定文件夹的访问
REMARKABLE_OCR_BACKENDsamplingOCR后端(sampling)
REMARKABLE_BACKGROUND_COLOR#FBFBFB渲染图像的背景颜色(#RRGGBB 或 #RRGGBBAA)
REMARKABLE_CACHE_TTL60收集缓存TTL(秒)
REMARKABLE_COMPACT*关*设置为 1 或 true 从全局响应中省略提示
REMARKABLE_MAX_OUTPUT_CHARS50000工具响应中的最大字符数
REMARKABLE_PAGE_SIZE8000PDF/EPUB页面大小(字符)
REMARKABLE_PARALLEL_WORKERS5用于元数据获取的并行工作器
REMARKABLE_INDEX_PATH~/.cache/rm-mcp/index.dbSQLite全文搜索索引位置
REMARKABLE_INDEX_REBUILD*关*设置为 1 在启动时强制重建索引

大多数用户只需要 REMARKABLE_TOKEN其余的用于高级调音。

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用例

研究与写作

在黑曜石金库或类似库中工作时,使用rm mcp将手写笔记中的知识转移到结构化文档中。人工智能可以阅读你的研究笔记,帮助你发展想法。

每日评论

让你的人工智能助手总结你最近的笔记,找到行动项目,或者在你的日记条目中识别模式。

文档搜索

通过在整个图书馆中搜索,包括手写内容,找到那张记不住的便条。

知识管理

将你的reMarkable视为人工智能可以访问的第二个大脑。结合黑曜石等工具,你可以构建一个强大的个人知识体系。

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文档

指南说明
工具参考详细的工具文档
资源参考MCP资源文档
能力协商MCP协议功能
发展贡献和开发设置
未来计划路线图和计划功能

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发展

git clone https://github.com/wavyrai/rm-mcp.git
cd rm-mcp
uv sync --all-extras
uv run pytest test_server.py -v

📖 开发指南

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许可证

麻省理工学院

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工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

reMarkablePython本地部署OCR智能搜索AI集成笔记管理

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

rm MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx rm-mcp --setup,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

rm MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

rm MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

rm MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

rm MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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