Anki MCP 서버 통합

“Anki” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Anki MCP(Model Context Protocol) 서버는 Anki-Connect 애드온을 활용하여 Anki 데스크탑 애플리케이션과 AI 어시스턴트를 연결합니다. 이 서버를 통해 Anki의 플래시카드 데이터베이스에 원활하게 접근할 수 있어, AI 모델이 여러분의 덱과 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있습니다. 복습이 예정된 카드 가져오기, 보지 않은 신규 카드 접근, 새로운 플래시카드 생성 등 다양한 작업을 MCP 인터페이스를 통해 직접 실행할 수 있습니다. 개발자와 사용자는 LLM을 통합하여 스마트 복습, 자동 플래시카드 생성 등 Anki의 강력한 반복 학습 시스템 위에서 학습 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이 통합은 교육, 생산성, 기억력 증강을 위한 도구가 플래시카드 기반 학습을 자동화하거나 풍부하게 만드는 데 특히 유용합니다.

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리소스 목록

• anki://search/deckcurrent
  • 현재 덱의 모든 카드를 반환합니다. Anki의 deck:current와 동일합니다.
• anki://search/isdue
  • 복습 및 학습 중인, 학습 대기 중인 카드를 반환합니다. Anki의 is:due와 동일합니다.
• anki://search/isnew
  • 보지 않은 모든 신규 카드를 반환합니다. Anki의 is:new와 동일합니다.

도구 목록

• update_cards
  • 지정한 카드 ID의 카드를 답변 처리하고, 난이도 점수(1 = 다시, 4 = 쉬움)를 부여합니다.
  • 입력값: cardId(숫자)와 ease(숫자)를 가진 객체 배열
• add_card
  • 기본 Anki 덱에 새 카드를 생성합니다.
  • 입력값: front(문자열), back(문자열)
• get_due_cards
  • 현재 복습이 예정된 카드 중 지정한 개수만큼 반환합니다.
  • 입력값: num(숫자)
• get_new_cards
  • 신규 카드 중 지정한 개수만큼 반환합니다.
  • 입력값: num(숫자)

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MCP 서버의 활용 사례

• 자동 카드 복습
  • AI 어시스턴트와 연동하여 복습 예정 카드를 자동으로 가져와 복습 세션을 간편하게 만들 수 있습니다.
• 지능형 플래시카드 생성
  • LLM을 활용해 사용자 노트나 외부 콘텐츠로부터 실시간으로 새 플래시카드를 생성해 Anki에 바로 추가할 수 있습니다.
• 진행 상황 모니터링
  • 신규, 학습됨, 복습 예정 카드의 상태를 조회해 사용자가 학습 진행도를 시각화하고 관리할 수 있습니다.
• 적응형 학습
  • 사용자 학습 결과에 기반해 카드 스케줄을 조정하거나 복습을 추천하는 등, AI 인사이트와 Anki의 스케줄링을 결합할 수 있습니다.
• 매끄러운 학습 워크플로우
  • Anki 복습 작업을 다른 생산성 도구나 학습 도구와 연결해 통합 학습 환경을 만들 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있고 Anki 데스크탑에서 Anki-Connect 애드온이 활성화되어 있는지 확인하세요.
2. Anki MCP 서버를 설치하세요.
   npm install @anki/mcp-server@latest
3. Windsurf 설정 파일에 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. AI 어시스턴트에서 Anki MCP 통합이 활성화되었는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있고 Anki에서 Anki-Connect가 실행 중인지 확인하세요.
2. Anki MCP 서버를 설치하세요.
3. Claude Desktop 설정 파일을 찾고 수정하세요.
   MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. 아래와 같이 설정을 추가하세요:

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

5. 저장하고 Claude를 재시작하세요. Anki MCP 서버가 접근 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하고 Anki-Connect가 활성화되어 있는지 확인하세요.
2. Anki MCP 서버를 설치하세요.
3. Cursor 설정 파일을 다음과 같이 수정하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하여 서버를 활성화하세요.

Cline

1. Node.js와 Anki-Connect를 설정하세요.
2. Anki MCP 서버를 설치하세요.
3. Cline 설정을 다음과 같이 업데이트하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하여 서버를 활성화하세요.

API 키 보안 설정

비밀값이나 API 키를 제공해야 할 경우 환경 변수를 사용하세요. 예시:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

참고: ANKI_CONNECT_API_KEY를 실제 환경 변수명으로 교체하세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근이 가능합니다. “anki-mcp-server” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

제공된 정보에 따르면, Anki MCP 서버는 플래시카드 자동화와 복습을 위한 견고한 통합 기능을 제공합니다. 프롬프트 템플릿 및 샘플링 기능의 부재로 유연성이 다소 제한되지만, 도구 구성이 목적에 충실하게 잘 갖춰져 있습니다. 문서화가 명확하고, 설치 안내도 잘 제공되어 있습니다. 전반적으로, 이 MCP는 Anki 사용자에게 특히 유용하며, 7/10의 유용성과 명확성을 보여줍니다.

MCP 점수