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MCP Server · 搜索检索

Flash Cards MCP

一个基于Docker的Python MCP服务器,用于管理闪卡项目,支持语义搜索和存储功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 9
数据分析Python搜索

快速开始

作者 / 组织
mtib
提供方
mtib

工具数量

9

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Flash Cards MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 9 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 9 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

闪卡MCP

这是一个用于管理闪存卡项目的码头化Python模型上下文协议(MCP)服务器。它使用OpenAI嵌入和SQLite进行语义搜索和存储。

特性

  • 列出所有项目名称和ID
  • 按名称对项目进行语义搜索(使用OpenAI嵌入)
  • 按项目id获取随机闪存卡
  • 在项目中添加闪存卡(带问题、答案、可选提示、可选描述)
  • 按项目列出所有闪存卡
  • 通过查询进行闪存卡的语义搜索(使用OpenAI嵌入)
  • 对所有项目中的卡片进行全局语义搜索
  • 按id检索卡
  • 所有API/工具响应包括 type 字段: project 或 card
  • API响应中不返回二进制嵌入数据

API/工具设计

  • 所有工具升高 ValueError 未找到或为空结果
  • 项目和卡片创建工具返回完整的对象,而不仅仅是id
  • 看 .github/copilot-instructions.md 用于代码生成规则

入门指南

  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 运行服务器:
   python main.py
  1. 使用Docker运行:
   docker build -t flash-card-mcp .
   # Run with database persistence (recommended):
   docker run -v $(pwd)/storage:/app/storage/database.db flash-card-mcp

环境变量

  • OPENAI_API密钥:必填。将此环境变量设置为OpenAI API键以启用嵌入生成。例子:
  export OPENAI_API_KEY=sk-...your-key...

您必须在运行服务器或Docker容器之前设置此变量。

用法

该服务器通过使用FastMCP的模型上下文协议(MCP)公开其API。您可以调用以下工具:

  • get_all_projects() → 列出所有项目
  • add_project(name) → 创建新项目(返回完整的项目字典)
  • search_project_by_name(name) → 项目的语义搜索(返回完整的项目字典)
  • get_random_card_by_project(project_id) → 从项目中随机获取一张卡片
  • add_card(project_id, question, answer, hint=None, description=None) → 添加一张卡(返回完整的卡字典)
  • get_all_cards_by_project(project_id) → 列出项目中的所有卡片
  • search_cards_by_embedding(project_id, query) → 项目中卡片的语义搜索
  • global_search_cards_by_embedding(query) → 在所有项目中对卡片进行语义搜索
  • get_card_by_id(card_id) → 按id检索卡

所有返回的对象都包括 type 字段,并且从不包含二进制嵌入数据。

发展

  • 所有项目和卡片数据都存储在SQLite中(database.db)
  • 嵌入是使用OpenAI生成的 text-embedding-ada-002 模型
  • 服务器在中实现 main.py 和 db.py
  • 看 .github/copilot-instructions.md 用于代码和API规则

检查员

npx @modelcontextprotocol/inspector docker 'run -e OPENAI_API_KEY=sk-...your-key... -v /
/storage:/app/storage --rm -i flash-card-mcp

______________________________________________________________________

有关更多详细信息,请参阅 main.py 和 db.py.

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

闪卡管理Python本地部署语义搜索OpenAI嵌入SQLite存储Docker化

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 9 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Flash Cards MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Flash Cards MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Flash Cards MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Flash Cards MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Flash Cards MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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