连接文档、笔记与会议记录,帮助 AI 准确回忆你的知识与上下文
该 MCP 工具来自官方 Registry,且近一年内有更新,来源可信度对整体风险有一定缓解;但其源码不可审计、功能描述涉及跨文档/笔记/会议的记忆检索,并会连接 api.liminary.io,整体更适合评为需留意而非高风险。
材料明确标注“无”必需密钥或环境变量,未见要求用户提供 API key、OAuth token 或其他高敏感凭证;从现有信息看,凭证泄露面较小。
工具会访问已声明端点 api.liminary.io。结合“across your documents, notes, and meetings”的功能描述,可合理判断部分用户内容或检索请求可能被发送到该服务端处理;但端点已知且与声明功能相关,当前不足以单独定为高风险。
系统检查项显示该工具具备 executes-code 能力,说明其在本机侧存在启动进程或执行代码的可能。这属于 MCP 工具常见能力,但当前文档未说明具体执行边界、可调用的系统能力或沙箱限制,建议按需留意。
描述声称可对“documents, notes, and meetings”进行跨内容记忆与召回,表明其预期会接触用户文档、笔记或会议相关数据。现有材料未明确读写范围、是否仅索引、是否持久化存储或最小权限设计,因此应关注实际接入的数据范围。
正面因素是其来自 official_registry 且近一年内有更新;但未提供开源仓库、许可证未声明、社区采用度低(0 star),导致外部审计与依赖透明度不足。综合看来源并非失真可疑,但可审计性有限,宜评为需留意。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "Liminary" MCP 服务: 执行:claude mcp add --transport http 'io-liminary-api-mcp' 'https://api.liminary.io/api/mcp/'
请检索我最近两周的会议记录、项目笔记和相关文档,总结这个项目已经确认的关键决策、未解决问题和下一步行动,并按时间线整理。
一份基于历史资料整理的项目决策回顾,包含已定事项、待办问题和行动建议。
根据我的文档、笔记和会议纪要,回答:我们之前为什么放弃 A 方案,最终选择 B 方案?请附上相关依据来源。
一段带来源依据的说明,解释历史判断过程和相关背景。
请从我所有相关资料中提取关于客户需求的要点,去重后按主题分类,生成一份可供团队共享的知识摘要。
一份结构化知识摘要,按主题汇总分散信息,便于后续查找和协作。