01
その役割
AIチャットアプリに「focus planについてのRecallrノートを探して」と頼んだり、アシスタントに「3月に保存したhabit stackingの記事を教えて」と聞くと、Recallr内を検索して内容を読んで答えてくれます。チャット中のリンクを保存するよう頼むと、要約付きでRecallrに追加され、他の保存と同じように整理されます。
Recallrと連携する4つのツールでさらに便利に：
search_recallrは意味で保存を検索し、要約付きの最適な結果を返します。get_recallr_itemは保存アイテムを読み込みます：要約、重要ポイント、本文の一部、元リンク。recent_recallr_savesは最近保存したものを一覧表示します。save_to_recallrはリンクや短いメモを保存します。あなたの指示があった時だけ。
読むだけが三つ。追加できるのは一つ。削除や変更は誰にもできません。
02
なぜあなたのアシスタントに記憶が必要なのか
一般的なAIアシスタントは世界の知識は豊富ですが、あなた自身のことはほとんど知りません。去年春に保存した記事、会議のメモ、教授が紹介した論文——どれも貼り付けない限りAIの頭の中にはありません。でも、その“貼り付け作業”こそ、セカンドブレインが解決すべき面倒ごとです。
Recallrコネクターがそのギャップを埋めます。保存はRecallrに残り、アシスタントは必要に応じてウェブ検索と同じように保存内容を参照できます。
03
すぐに接続できる
サーバーアドレスはどこでも同じ：https://mcp.recallr-ai.org/mcp
- AIチャットアプリ： アプリの設定でRecallrをカスタムコネクタまたはMCPサーバーとして追加し、Recallrアカウントでサインインしてください。（Recallrは各アプリのコネクタディレクトリで審査中です。）
- コーディングアシスタントやエディタ：
recallrという名前のHTTP MCPサーバーを上記のアドレスで追加し、サインインを求められたらログインしてください。 - 他のMCP対応クライアント：上記のアドレスを追加してください。
それぞれのステップバイステップガイドはRecallr MCP docsにあります。
04
接続後に質問できること
- "保存した睡眠と記憶に関する記事を見つけて、主なポイントを3つ教えて。"
- "保存した賃貸契約の内容を使って大家さんにメールを書いて。"
- "保存した動画で、サワードウの作り方について何と言ってた？"
- "このリンクを『Recallr』にメモ付きで保存して：木曜の会議前に読む。"
- コーディングアシスタントで：「Fetch APIの保存ノートを呼び出して、このクライアントにリトライ処理を追加して」
回答には使用した保存データが引用され、Recallrへのリンク付きで元の情報を開いて確認できます。
05
あなたがコントロールし続けます。
- Recallrにサインインして許可しないと、何もつながりません。
- アシスタントは検索結果や読んだ内容だけを一度に１件ずつ見ています。チャット履歴、Buddy Mail、連携アプリは一切見ません。
- 保存はあなたの指示があった時だけ。会話全体は保存しません。