Integrace Anki MCP Serveru

Co dělá “Anki” MCP Server?

Anki MCP (Model Context Protocol) Server propojuje desktopovou aplikaci Anki s AI asistenty prostřednictvím doplňku Anki-Connect. Tento server umožňuje hladký přístup k databázi kartiček Anki, takže AI modely mohou programově pracovat s vašimi balíčky. Úkoly jako získávání kartiček k opakování, přístup k neviděným či novým kartičkám nebo dokonce tvorba nových lze provádět přímo přes MCP rozhraní. Vývojáři i uživatelé tak mohou vylepšit své studijní workflow zapojením LLM pro chytré opakování, automatickou tvorbu kartiček a další, to vše postavené na robustním systému rozloženého opakování Anki. Tato integrace je obzvlášť cenná pro vzdělávací, produktivní i paměťové nástroje usilující o automatizaci či obohacení učení pomocí kartiček.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny ani popsány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• anki://search/deckcurrent
  • Vrací všechny kartičky z aktuálního balíčku. Ekvivalent deck:current v Anki.
• anki://search/isdue
  • Vrací kartičky k opakování a učení čekající na studium. Ekvivalent is:due v Anki.
• anki://search/isnew
  • Vrací všechny neviděné kartičky. Ekvivalent is:new v Anki.

Seznam nástrojů

• update_cards
  • Označí kartičky se zadanými ID jako zopakované a přiřadí jim skóre lehkosti (1 = Znovu, 4 = Snadné).
  • Vstup: Pole objektů s cardId (číslo) a ease (číslo).
• add_card
  • Vytvoří novou kartičku v základním balíčku Anki.
  • Vstup: front (řetězec), back (řetězec).
• get_due_cards
  • Vrací zadaný počet kartiček aktuálně určených k opakování.
  • Vstup: num (číslo).
• get_new_cards
  • Vrací zadaný počet nových kartiček.
  • Vstup: num (číslo).

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizované opakování kartiček
  • Integrujte s AI asistentem pro automatické získávání a opakování kartiček k opakování a zefektivněte studijní sezení.
• Chytrá tvorba kartiček
  • Využijte LLM pro generování nových kartiček na vyžádání na základě poznámek či externího obsahu a přidávejte je přímo do Anki.
• Sledování pokroku
  • Získejte stav nových, viděných i k opakování určených kartiček pro lepší přehled a správu svého studia.
• Adaptivní učení
  • Upravujte plánování opakování nebo doporučujte, co opakovat, na základě výkonu uživatele s pomocí AI a plánování Anki.
• Plynulé studijní workflow
  • Propojte opakování v Anki s dalšími produktivními nebo studijními nástroji a vytvořte integrované studijní prostředí.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a v Anki desktop povolený doplněk Anki-Connect.
2. Nainstalujte Anki MCP Server:
   npm install @anki/mcp-server@latest
3. Upravte konfigurační soubor Windsurf pro přidání MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "anki-mcp-server": {
         "command": "/path/to/anki-mcp-server/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží, kontrolou integrace Anki MCP ve vašem AI asistentovi.

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js a v Anki běží Anki-Connect.
2. Nainstalujte Anki MCP Server.
3. Najděte a upravte konfigurační soubor Claude Desktop:
   Na MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Na Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Přidejte následující konfiguraci:

   {
     "mcpServers": {
       "anki-mcp-server": {
         "command": "/path/to/anki-mcp-server/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Claude. Ověřte dostupnost Anki MCP Serveru.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a ujistěte se, že je Anki-Connect povolen.
2. Nainstalujte Anki MCP Server.
3. Upravte konfiguraci Cursoru takto:

   {
     "mcpServers": {
       "anki-mcp-server": {
         "command": "/path/to/anki-mcp-server/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor pro aktivaci serveru.

Cline

1. Nastavte Node.js a Anki-Connect.
2. Nainstalujte Anki MCP Server.
3. Aktualizujte konfiguraci Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "anki-mcp-server": {
         "command": "/path/to/anki-mcp-server/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline pro spuštění serveru.

Zabezpečení API klíčů

Pokud potřebujete předávat tajné klíče nebo API klíče, použijte proměnné prostředí. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "anki-mcp-server": {
      "command": "/path/to/anki-mcp-server/build/index.js",
      "env": {
        "ANKI_CONNECT_API_KEY": "${ANKI_CONNECT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${ANKI_CONNECT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Poznámka: Nahraďte ANKI_CONNECT_API_KEY skutečnou hodnotou vaší proměnné prostředí.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu nastavení. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "anki-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit „anki-mcp-server“ na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupných informací nabízí Anki MCP Server solidní integraci pro automatizaci a opakování kartiček. Absence šablon promptů a sampling funkcí snižuje jeho flexibilitu, ale sada nástrojů je robustní pro zamýšlené použití. Dokumentace je přehledná, návod na nastavení k dispozici. Celkově tento MCP získává 7/10 za užitečnost a srozumitelnost, obzvlášť pro uživatele Anki.

MCP hodnocení