Integrarea Anki MCP Server

Ce face “Anki” MCP Server?

Anki MCP (Model Context Protocol) Server creează o punte între aplicația desktop Anki și asistenții AI utilizând extensia Anki-Connect. Acest server permite accesul facil la baza de date cu fișe a Anki, permițând modelelor AI să interacționeze programatic cu pachetele tale. Sarcini precum preluarea fișelor restante pentru recenzie, accesarea fișelor nevăzute sau noi și chiar crearea de noi fișe pot fi realizate direct prin interfața MCP. Dezvoltatorii și utilizatorii își pot îmbunătăți astfel fluxul de studiu prin integrarea LLM-urilor pentru recenzie inteligentă, creare automată de fișe și multe altele, toate pe baza sistemului robust de repetiție spațiată al Anki. Această integrare este deosebit de valoroasă pentru instrumente educaționale, de productivitate și augmentare a memoriei care urmăresc automatizarea sau îmbogățirea învățării bazate pe fișe.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este listat sau descris în repository.

Pregătit să îți dezvolți afacerea?

Începe perioada de probă gratuită astăzi și vezi rezultate în câteva zile.

Solicită demo Autentificare

Listă de Resurse

• anki://search/deckcurrent
  • Returnează toate fișele din pachetul curent. Echivalent cu deck:current în Anki.
• anki://search/isdue
  • Returnează fișele aflate în revizuire și învățare care așteaptă să fie studiate. Echivalent cu is:due în Anki.
• anki://search/isnew
  • Returnează toate fișele nevăzute. Echivalent cu is:new în Anki.

Listă de Unelte

• update_cards
  • Marchează fișele cu ID-urile date ca fiind răspunse și le atribuie un scor de ușurință (1 = Din nou, 4 = Ușor).
  • Input-uri: Array de obiecte cu cardId (număr) și ease (număr).
• add_card
  • Creează o fișă nouă în pachetul implicit Anki.
  • Input-uri: front (șir), back (șir).
• get_due_cards
  • Returnează un număr specificat de fișe care sunt restante la recenzie.
  • Input: num (număr).
• get_new_cards
  • Returnează un număr specificat de fișe noi.
  • Input: num (număr).

Abonează-te la newsletter-ul nostru

Primește cele mai recente sfaturi, tendințe și oferte gratuit.

Adresă de email

Abonează-te

Exemple de utilizare ale acestui MCP Server

• Recenzie automată a fișelor
  • Integrează-te cu un asistent AI pentru a prelua și recenza automat fișele restante, eficientizând sesiunile de studiu.
• Creare inteligentă de fișe
  • Folosește LLM-uri pentru a genera fișe noi la cerere, pe baza notițelor utilizatorului sau a conținutului extern, adăugându-le direct în Anki.
• Monitorizarea progresului
  • Preia starea fișelor noi, văzute și restante pentru a ajuta utilizatorii să își vizualizeze și gestioneze progresul în învățare.
• Învățare adaptivă
  • Ajustează programarea fișelor sau recomandă recenzii pe baza performanței utilizatorului, folosind insight-uri AI cu programarea Anki.
• Fluxuri de studiu integrate
  • Conectează sarcinile de recenzie Anki cu alte instrumente de productivitate sau studiu pentru a crea un mediu de învățare integrat.

Cum se setează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și extensia Anki-Connect activată în Anki desktop.
2. Instalează Anki MCP Server:
   npm install @anki/mcp-server@latest
3. Editează fișierul de configurare Windsurf pentru a adăuga serverul MCP:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează căutând integrarea Anki MCP în asistentul AI.

Claude

1. Asigură-te că Node.js este instalat și Anki-Connect rulează în Anki.
2. Instalează Anki MCP Server.
3. Găsește și editează fișierul de configurare Claude Desktop:
   Pe MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Pe Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Adaugă următoarea configurație:

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

5. Salvează și repornește Claude. Verifică dacă Anki MCP Server este accesibil.

Cursor

1. Instalează Node.js și asigură-te că Anki-Connect este activat.
2. Instalează Anki MCP Server.
3. Editează configurația Cursor pentru a include:

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

4. Salvează și repornește Cursor pentru a activa serverul.

Cline

1. Configurează Node.js și Anki-Connect.
2. Instalează Anki MCP Server.
3. Actualizează configurația Cline:

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

4. Salvează fișierul și repornește Cline pentru a activa serverul.

Securizarea cheilor API

Dacă trebuie să furnizezi secrete sau chei API, folosește variabile de mediu. Exemplu:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Notă: Înlocuiește ANKI_CONNECT_API_KEY cu variabila ta reală de mediu.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “anki-mcp-server” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa propriului server MCP.

Sumar

Pe baza informațiilor disponibile, Anki MCP Server oferă o integrare solidă pentru automatizarea și recenzia fișelor. Lipsa șabloanelor de prompt și a funcțiilor de sampling limitează flexibilitatea, dar setul său de unelte este robust pentru scopul propus. Documentația este clară, iar instrucțiunile de configurare sunt disponibile. Per ansamblu, acest MCP primește un scor de 7/10 pentru utilitate și claritate, în special pentru utilizatorii Anki.

Scor MCP