Integracja z serwerem Anki MCP

Do czego służy serwer “Anki” MCP?

Serwer Anki MCP (Model Context Protocol) łączy aplikację Anki Desktop z asystentami AI dzięki wykorzystaniu dodatku Anki-Connect. Serwer ten umożliwia płynny dostęp do bazy fiszek Anki, pozwalając modelom AI na programistyczną interakcję z Twoimi taliami. Zadania takie jak pobieranie fiszek do powtórki, dostęp do nowych/nieprzerobionych kart czy nawet tworzenie nowych fiszek mogą być realizowane bezpośrednio przez interfejs MCP. Programiści i użytkownicy mogą zatem usprawnić swoje procesy nauki, integrując LLM do inteligentnych powtórek, automatycznego tworzenia fiszek i wielu innych zastosowań, opartych na sprawdzonym systemie powtórek rozłożonych w czasie Anki. Integracja ta jest szczególnie cenna dla narzędzi edukacyjnych, produktywnościowych oraz wspierających pamięć, które chcą automatyzować lub wzbogacać naukę opartą na fiszkach.

Lista promptów

W repozytorium nie ma wymienionych ani opisanych szablonów promptów.

Lista zasobów

• anki://search/deckcurrent
  • Zwraca wszystkie fiszki z bieżącej talii. Odpowiednik deck:current w Anki.
• anki://search/isdue
  • Zwraca fiszki przeznaczone do powtórki i nauki, oczekujące na przejrzenie. Odpowiednik is:due w Anki.
• anki://search/isnew
  • Zwraca wszystkie nieprzerobione fiszki. Odpowiednik is:new w Anki.

Lista narzędzi

• update_cards
  • Oznacza fiszki o podanych ID jako powtórzone i przypisuje im ocenę trudności (1 = Jeszcze raz, 4 = Łatwe).
  • Wejścia: tablica obiektów z cardId (liczba) i ease (liczba).
• add_card
  • Tworzy nową fiszkę w domyślnej talii Anki.
  • Wejścia: front (tekst), back (tekst).
• get_due_cards
  • Zwraca określoną liczbę fiszek obecnie przeznaczonych do powtórki.
  • Wejście: num (liczba).
• get_new_cards
  • Zwraca określoną liczbę nowych fiszek.
  • Wejście: num (liczba).

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Automatyczna powtórka fiszek
  • Integruj z asystentem AI, aby automatycznie pobierać i powtarzać zaległe fiszki, usprawniając sesje nauki.
• Inteligentne tworzenie fiszek
  • Wykorzystaj LLM do generowania nowych fiszek na żądanie na podstawie notatek użytkownika lub zewnętrznych treści, dodając je bezpośrednio do Anki.
• Monitorowanie postępów
  • Pobierz stan nowych, widzianych i zaległych fiszek, aby pomóc użytkownikom wizualizować i zarządzać postępami w nauce.
• Adaptacyjna nauka
  • Dostosuj harmonogram fiszek lub rekomenduj powtórki na podstawie wyników użytkownika, wykorzystując analizę AI z planowaniem Anki.
• Zintegrowane przepływy nauki
  • Połącz zadania powtórek w Anki z innymi narzędziami produktywnościowymi lub edukacyjnymi, tworząc spójne środowisko nauki.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz aktywowany dodatek Anki-Connect w Anki Desktop.
2. Zainstaluj serwer Anki MCP:
   npm install @anki/mcp-server@latest
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer MCP:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj działanie serwera, sprawdzając integrację Anki MCP w swoim asystencie AI.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany oraz Anki-Connect aktywny w Anki.
2. Zainstaluj serwer Anki MCP.
3. Zlokalizuj i edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop:
   Na MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Na Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Dodaj następującą konfigurację:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Claude. Sprawdź dostępność serwera Anki MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i upewnij się, że Anki-Connect jest aktywny.
2. Zainstaluj serwer Anki MCP.
3. Edytuj konfigurację Cursor, aby dodać:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor, aby aktywować serwer.

Cline

1. Skonfiguruj Node.js oraz Anki-Connect.
2. Zainstaluj serwer Anki MCP.
3. Zaktualizuj konfigurację Cline:

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

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Cline, aby aktywować serwer.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli musisz przekazać sekrety lub klucze API, użyj zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Uwaga: Zamień ANKI_CONNECT_API_KEY na faktyczną nazwę swojej zmiennej środowiskowej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI uzyskuje dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP. Pamiętaj, aby zmienić “anki-mcp-server” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnych informacji, serwer Anki MCP oferuje solidną integrację do automatyzacji powtórek i zarządzania fiszkami. Brak szablonów promptów i obsługi sampling ogranicza jego elastyczność, jednak zestaw narzędzi jest bogaty jak na zamierzony cel. Dokumentacja jest czytelna, a instrukcje konfiguracji są dostępne. Ogólnie ten MCP otrzymuje ocenę 7/10 za użyteczność i przejrzystość, szczególnie dla użytkowników Anki.

Ocena MCP