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MCP Server · AI代理

Genanki MCP Server

基于genanki和Model Context Protocol (MCP)的自动化Anki牌组生成服务,专注于可靠的牌组创建、严格的媒体沙箱和简化的工作流程。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python教育技术Token认证

快速开始

作者 / 组织
Epiphany-0312
提供方
Epiphany-0312
运行时
Python

工具数量

0

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

6

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Genanki MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 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;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

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 Python,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 0 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

Genanki-MCP(注:此词可能为特定领域或项目中的专有名词,直接翻译为“基因安基-MCP”并无实际意义,需根据具体上下文确定其准确含义,此处仅为音译)

专注于可靠的画板创建、严格的媒体沙盒管理,以及保持工作流程简洁高效——仅此而已。

中文文档

亮点

  • 可插入任何符合MCP标准的客户端的Streamable MCP HTTP工具
  • 代理可以安全地创建丰富的CSS模板并嵌入媒体资源
  • 临时下载链接(默认有效期600秒)用于 .apkg 检索
  • 媒体路径沙盒防止访问范围外的文件和孤立资源

项目布局

anki_mcp/
├── anki_tools/           # genanki utility wrapper
│   └── genanki_tool.py
├── server/               # MCP + HTTP entrypoints
│   ├── anki_models.py    # Pydantic request/response models
│   └── anki_server.py    # FastMCP / Starlette server
├── temp_anki_decks/      # Temporary .apkg exports
├── .envexample           # Environment variable template
├── pyproject.toml        # uv / pip project definition
└── uv.lock

快速入门

git clone https://github.com/Epiphany-0312/genanki-mcp.git
cd genanki-mcp

要求

  • Python ≥ 3.13(Python版本需大于或等于3.13)
  • 通过依赖管理 紫外线 (推荐)或 pip

安装依赖项

# With uv (recommended)
uv sync

# Or with pip
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # PowerShell
pip install -r requirements.txt

配置环境变量

重复 .envexample 到;对于;向;在...方面 .env 并根据需要进行调整。

变量描述默认值
PORTUvicorn/FastAPI 监听端口10099
SREVERIP用于生成下载链接的公共IP/主机127.0.0.1
TOKEN可选的承载令牌,用于保护工具访问(空)

如果 TOKEN 如果省略此设置,服务将跳过身份验证。请在生产环境中进行设置。

运行服务

uv run python -m server.anki_server
# or
python -m server.anki_server

FastMCP提供了该工具的访问接口 http://0.0.0.0: /anki 以及临时下载于 http://0.0.0.0: /downloads。

用法

与任何支持MCP的客户端建立连接。默认情况下,MCP终端监听在 http://127.0.0.1:10099/anki。

Cherry Studio 示例配置和工作流程:

许可证

麻省理工学院许可证

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

自动化学习工具Python本地部署记忆卡片生成教育技术MCP协议

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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AI代理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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Genanki MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Genanki MCP Server 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Genanki MCP Server 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。

Genanki MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Genanki MCP Server 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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