anki-mcp-server
社区使用中by ankimcp
anki-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,使 AI 助手能够与 Anki 间隔重复闪卡应用进行交互。它提供 42 个 MCP 工具,涵盖复习、卡片管理、笔记编辑等操作,支持自然语言驱动的个性化学习体验,并可与 Claude Desktop 等 AI 客户端集成。该项目处于 Beta 阶段,适合希望将 AI 能
安装配置
将以下配置添加到你的 AI 编程助手中
预览配置(粘贴到 claude_desktop_config.json 或 Cursor 设置中)
{
"mcpServers": {
"anki-mcp-server": {}
}
}启动命令
npx @ankimcp/anki-mcp-serverJSON配置
{}描述
Anki MCP Server

通过 Model Context Protocol 将 Anki 与 AI 助手无缝集成
测试版 - 该项目正在积极开发中。API 和功能可能会发生变化。
一个模型上下文协议(MCP)服务器,使 AI 助手能够与间隔重复抽认卡应用程序 Anki 进行交互。
通过自然语言交互改变你的 Anki 体验——就像拥有一位私人导师。AI 助手不仅呈现问题和答案;它还能解释概念,让学习过程更具参与感和人性化,提供上下文,并适应你的学习风格。它可以即时创建和编辑笔记,将你的学习会话变成动态对话。更多功能即将推出!
示例与教程
有关将此 MCP 服务器与 Claude Desktop 配合使用的全面指南、实际示例和分步教程,请访问:
ankimcp.ai - 包含实际示例和用例的完整文档
参见 docs/ 获取补充文档,包括审阅者设置指南和示例 Anki 牌组。
示例用例
三个代表性提示,展示此服务器支持的工具流程:
-
“帮我复习我的西班牙语牌组。” — 助手与 AnkiWeb 同步(
sync),获取到期卡片(get_due_cards带牌组过滤),展示每张卡片(present_card),并记录你的评分(rate_card)。自然的学习对话,并附有为你量身定制的解释。 -
“创建 10 张带 RTL 样式的阿拉伯语词汇卡片。” — 助手列出笔记类型(
modelNames),如有需要则创建自定义 RTL 模型(createModel+updateModelStyling用于从右到左的 CSS),然后批量创建卡片(addNotes)。 -
“将下载文件夹中的这张图片导入到所选笔记的正面。” — 助手上传本地文件(
storeMediaFile带文件路径),从浏览器读取当前选中的笔记(guiSelectedNotes+notesInfo),并用 `` 标签更新正面字段(updateNoteFields)。
可用工具
该服务器提供 42 个 MCP 工具 — 31 个用于日常 Anki 操作的基本工具,以及 11 个驱动 Anki 桌面界面进行笔记编辑/创建流程的 GUI 工具。
基本工具
复习与学习
sync- 与 AnkiWeb 同步,拉取最新数据并推送更改get_due_cards- 获取到期需要复习的卡片,可按牌组过滤get_cards- 按状态(到期、新卡、学习中、已挂起、已埋藏)和牌组灵活过滤获取卡片present_card- 显示一张卡片供复习,展示其问题/正面rate_card- 对卡片表现进行评分(重来、困难、良好、简单)并安排下次复习
注意: 卡片的
正面/背面内容是根据每张卡片自己的模板渲染的(正如 Anki 所显示的那样),因此反向和填空题卡片会显示正确的方向。你的卡片模板添加的静态文本也会出现在输出中。
牌组管理
listDecks- 列出所有牌组,可选显示每个牌组的学习队列统计信息deckStats- 获取单个牌组的全面统计信息(学习队列、真实卡片状态计数、难度/间隔分布)createDeck- 创建新的空牌组(支持Parent::Child,最多 2 级)changeDeck- 将卡片移动到另一个牌组(如果不存在则创建)
注意: 牌组统计有两种形式。
counts块(以及listDecks报告的所有内容)反映了 Anki 的牌组浏览器:今天到期的卡片,受每个牌组的每日新卡/复习限制上限约束,并排除已挂起和已埋藏的卡片——因此review不是“成熟卡片”,other桶只是算术余数(主要是今天不到期的复习卡加上超过每日限制的新卡)。要获得真实的按状态总数,请使用deckStats/collection_stats上的states块,它通过 Anki 搜索计算new、learning、review、suspended和buried,忽略到期日期和每日限制。
笔记管理
addNote- 创建包含指定字段和标签的单个笔记addNotes- 批量创建最多 100 个共享牌组和模型的笔记(支持部分成功)findNotes- 使用 Anki 查询语法搜索笔记(deck:、tag:、is:due等)notesInfo- 获取笔记的详细信息(字段、标签、CSS 样式)updateNoteFields- 更新现有笔记字段(支持 CSS,支持 HTML 内容)deleteNotes- 删除笔记及其所有关联…
统计信息
450
星标
31
Fork
TypeScript
语言
2026/8/16
更新
MIT
开源协议
标签
相关服务器
linkedin-mcp-server
linkedin-mcp-server 是一个开源的 MCP server,允许 Claude 等 MCP 兼容 AI 代理通过用户已登录的浏览器会话访问 LinkedIn 数据,包括个人资料、公司信息、职位搜索和消息。该项目独立于 LinkedIn 官方,支持通过 uvx、Docker 或本地方式快速部署,为 AI 助手提供便捷的 LinkedIn 数据读取能力。
MODULAR-RAG-MCP-SERVER
MODULAR-RAG-MCP-SERVER 是一个可插拔、可观测的模块化 RAG(检索增强生成)服务框架,通过 MCP 协议对外暴露工具接口,支持 Copilot、Claude 等 AI 助手直接调用。项目涵盖混合检索、多模态图像处理、RAG 评估与全链路追踪等核心能力,并内置 Skill 驱动开发流程,适合作为大模型岗位的学习与面试实战项目。
private-gpt
PrivateGPT 是一个开源 API 层,将本地模型转化为生产级 AI 应用,提供 RAG、工具调用、MCP 连接器、text-to-sql 等能力。它本身不运行模型,而是通过 OpenAI 兼容接口连接 Ollama、vLLM 等推理服务器,并遵循 Claude API 规范,适合构建私有化、本地部署的 AI 产品。
headroom
Headroom 是一个面向 AI Agent 的上下文压缩层,可在内容到达 LLM 之前压缩工具输出、日志、文件、RAG 块及对话历史,在保持答案质量的前提下显著减少 token 消耗(JSON 数据可减少 60-95%,编码 Agent 减少 15-20%)。它以 Python/TypeScript 库、代理服务器、MCP server 及命令行包装器等多种形式提供,支持