Tích Hợp Máy Chủ Anki MCP

Máy chủ “Anki” MCP làm gì?

Máy chủ Anki MCP (Model Context Protocol) là cầu nối giữa ứng dụng Anki trên máy tính và các trợ lý AI thông qua tiện ích Anki-Connect. Máy chủ này cho phép truy cập dễ dàng vào cơ sở dữ liệu flashcard của Anki, giúp các mô hình AI tương tác lập trình với bộ thẻ của bạn. Các tác vụ như lấy thẻ đến hạn ôn tập, truy cập thẻ mới/chưa học và thậm chí tạo thẻ mới đều có thể thực hiện trực tiếp qua giao diện MCP. Nhà phát triển và người dùng có thể nâng cao quy trình học bằng cách tích hợp LLM cho ôn tập thông minh, tạo flashcard tự động và nhiều hơn nữa, tất cả dựa trên hệ thống ôn tập giãn cách mạnh mẽ của Anki. Tích hợp này đặc biệt hữu ích cho các công cụ giáo dục, tăng năng suất và tăng cường trí nhớ muốn tự động hóa hoặc làm phong phú trải nghiệm học với flashcard.

Danh Sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được liệt kê hoặc mô tả trong kho lưu trữ.

Danh Sách Tài Nguyên

• anki://search/deckcurrent
  • Trả về tất cả thẻ trong bộ hiện tại. Tương đương deck:current trong Anki.
• anki://search/isdue
  • Trả về các thẻ đang chờ ôn tập hoặc học. Tương đương is:due trong Anki.
• anki://search/isnew
  • Trả về tất cả thẻ chưa học. Tương đương is:new trong Anki.

Danh Sách Công Cụ

• update_cards
  • Đánh dấu các thẻ với card ID tương ứng đã được trả lời và gán điểm hiệu suất (1 = Lại, 4 = Dễ).
  • Tham số: Mảng object gồm cardId (số) và ease (số).
• add_card
  • Tạo thẻ mới trong bộ mặc định của Anki.
  • Tham số: front (chuỗi), back (chuỗi).
• get_due_cards
  • Trả về số lượng thẻ đến hạn ôn tập theo yêu cầu.
  • Tham số: num (số).
• get_new_cards
  • Trả về số lượng thẻ mới theo yêu cầu.
  • Tham số: num (số).

Các Tình Huống Sử Dụng MCP Server Này

• Ôn Tập Thẻ Tự Động
  • Tích hợp với trợ lý AI để tự động lấy và ôn tập các thẻ đến hạn, giúp tối ưu hóa phiên học.
• Tạo Flashcard Thông Minh
  • Dùng LLM để sinh flashcard mới theo ghi chú người dùng hoặc nội dung bên ngoài, thêm trực tiếp vào Anki.
• Theo Dõi Tiến Trình
  • Lấy trạng thái thẻ mới, đã học và đến hạn để người dùng dễ dàng quản lý tiến trình học.
• Học Thích Ứng
  • Điều chỉnh lịch ôn tập hoặc đề xuất theo hiệu suất học, tận dụng AI kết hợp lịch Anki.
• Quy Trình Học Liền Mạch
  • Kết nối tác vụ ôn tập Anki với các công cụ năng suất hoặc học khác để tạo môi trường học tích hợp.

Cách Thiết Lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và bật tiện ích Anki-Connect trong Anki desktop.
2. Cài đặt Máy chủ Anki MCP:
   npm install @anki/mcp-server@latest
3. Chỉnh sửa file cấu hình Windsurf để thêm máy chủ MCP:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy bằng cách xác nhận tích hợp Anki MCP trong trợ lý AI của bạn.

Claude

1. Đảm bảo Node.js đã cài và Anki-Connect đang chạy trong Anki.
2. Cài đặt Máy chủ Anki MCP.
3. Tìm và chỉnh file cấu hình Claude Desktop:
   Trên MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Trên Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Thêm cấu hình sau:

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

5. Lưu và khởi động lại Claude. Kiểm tra việc truy cập Máy chủ Anki MCP.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và đảm bảo đã bật Anki-Connect.
2. Cài đặt Máy chủ Anki MCP.
3. Chỉnh sửa cấu hình Cursor để thêm:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor để bật máy chủ.

Cline

1. Thiết lập Node.js và Anki-Connect.
2. Cài đặt Máy chủ Anki MCP.
3. Cập nhật cấu hình Cline:

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

4. Lưu file và khởi động lại Cline để kích hoạt máy chủ.

Bảo Mật API Key

Nếu cần cung cấp secret hoặc API key, hãy dùng biến môi trường. Ví dụ:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Lưu ý: Thay ANKI_CONNECT_API_KEY bằng biến môi trường thực tế của bạn.

Cách dùng MCP này bên trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong mục cấu hình MCP hệ thống, dán thông tin máy chủ MCP của bạn với định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Nhớ thay “anki-mcp-server” thành tên thực của máy chủ MCP bạn và thay URL bằng đường dẫn máy chủ MCP của bạn.

Tổng Quan

Dựa trên thông tin hiện có, Máy chủ Anki MCP cung cấp tích hợp tốt cho tự động hóa và ôn tập flashcard. Tuy không có prompt template và tính năng sampling nên linh hoạt bị hạn chế, nhưng bộ công cụ khá mạnh cho mục đích sử dụng. Tài liệu rõ ràng, hướng dẫn cài đặt chi tiết. Tổng thể, MCP này đạt 7/10 về tính hữu ích và rõ ràng, đặc biệt với người dùng Anki.

Điểm MCP