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MCP Server · 运维云端

Question Bank MCP

一个用于管理K-12评估题库的MCP服务器,支持IRT元数据、布鲁姆分类法和自然语言交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 12
教育技术PythonClaude自然语言处理Claude Desktop

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作者 / 组织
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MCP World

选型结论

Question Bank MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 12 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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 12 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

题库MCP服务器

用于使用IRT元数据管理K-12评估题库的MCP服务器。使用完整的Bloom分类法、难度校准和主题标记构建、组织和搜索试题——所有这些都可以通过Claude的自然语言完成。

什么是MCP?

模型上下文协议 (MCP)是一个开放标准,允许像Claude这样的人工智能助手连接到外部工具和数据源。此服务器使Claude能够直接创建、管理和查询题库,而无需复制粘贴或手动数据输入。

特性

  • CRUD问题 --使用完整元数据创建、阅读、更新和删除问题
  • 问题类型 --多项选择、真/假、简答题和短文
  • 分类学 --对所有6个认知水平的问题进行分类(通过创建记住)
  • 校准困难 --连续0.0–1.0刻度,带易/中/硬桶
  • IRT元数据 — discrimination_index, times_used, times_correct, avg_time_seconds
  • 主题层次结构 --将问题组织成银行内部嵌套的主题
  • 灵活的标签 --使用任意标签标记问题以进行跨领域分类
  • 搜索和筛选 --按类型、难度范围、Bloom级别、主题、标签、状态或自由文本查询
  • 批量激活 --在一次通话中将多个问题从草稿移动到活动状态
  • AI建议 --在指定的难度和Bloom的级别上获取主题的问题想法
  • 银行统计 --按类型、难度、布鲁姆水平和主题进行详细细分

快速开始

1.克隆并安装

git clone https://github.com/woodstocksoftware/question-bank-mcp.git
cd question-bank-mcp
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2.配置克劳德桌面

增添 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "question-bank": {
      "command": "/path/to/question-bank-mcp/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/question-bank-mcp/run_server.py"]
    }
  }
}

然后重新启动Claude Desktop。

3.配置克劳德代码

claude mcp add question-bank /path/to/question-bank-mcp/venv/bin/python /path/to/question-bank-mcp/run_server.py

4.开始使用它

问克劳德这样的问题:

“为AP生物学创建题库” “添加细胞呼吸主题” “在分析级别创建一个关于克雷布斯循环的多项选择题” “显示所有标记为‘期中’的难题” “我的题库的统计数据是什么?”

工具参考

题库工具

create_question_bank

为课程或学科领域创建一个新的题库。

参数类型必填说明
namestringyes题库名称
subjectstringyes学科领域(例如,“生物学”、“代数”)
descriptionstringno银行描述
grade_levelstring否目标年级(例如,“9-12”、“AP”)
list_question_banks

列出所有题库及其问题和主题数量。没有参数。

get_bank_statistics

获取题库的详细统计数据,包括按问题类型、难度桶、布鲁姆级别和主题的细分。

参数类型必填说明
bank_idstringyes题库ID

主题工具

create_topic

添加一个主题来组织银行内的问题。通过以下方式支持分层嵌套 parent_topic_id.

参数类型必填说明
bank_idstringyes题库ID
namestringyes主题名称
descriptionstring否主题描述
parent_topic_idstringno嵌套的父主题ID
list_topics

在题库中列出所有主题,并注明问题数量。

参数类型必填说明
bank_idstringyes题库ID

提问工具

create_question

创建一个包含完整元数据的新问题。问题开始于 draft 状态。

参数类型必填默认说明
bank_idstringyes--题库ID
question_typestring是--multiple_choice, true_false, short_answer,或 essay
stemstring是--问题文本
correct_answerstring是--正确答案或量规
options列表否--答案选项(多选)
explanationstring否--为什么答案是正确的
difficultyfloat否0.50.0(容易)到1.0(难)
bloom_levelstringno--Bloom的分类级别
estimated_time_secondsint否60预计答复时间
pointsint否1点值
topic_ids列表否--要链接的主题ID
tags列表无--分类标签
get_question

通过ID和所有元数据检索问题。

参数类型必填默认说明
question_idstring是--问题ID
show_answerbool否true是否包含答案
update_question

更新现有问题的任何字段,包括更改其状态。

参数类型必填说明
question_idstringyes问题ID
*(任何问题字段)*--否要更新的字段
delete_question

永久删除问题。

参数类型必填说明
question_idstringyes问题ID
search_questions

使用多个条件在银行之间搜索和过滤问题。

参数类型必填默认说明
bank_idstring否--按银行筛选
topic_idstring否--按主题筛选
question_typestring否--按类型筛选
bloom_levelstringno--按Bloom级别筛选
difficulty_minfloat否--最小难度
difficulty_maxfloat否--最大难度
statusstring否--draft, active,或 archived
tagslist否--按标签筛选(任何匹配项)
search_textstringno--词干文本搜索和解释
limitint否20最大结果
activate_questions

批量激活问题,将其从 draft 到 active 状态。

参数类型必填说明
question_idslistyes要激活的问题ID列表
suggest_questions

根据主题和限制,为要创建的新问题提供人工智能友好的建议。

参数类型必填默认说明
bank_idstringyes--题库ID
topicstring是--主题或学习目标
countint否5建议数量
difficultystring否"mixed"easy, medium, hard,或 mixed
bloom_levels列出否所有布鲁姆的目标水平

资源

URI描述
questionbank://blooms-taxonomy布鲁姆分类学参考——6个级别,包括动作动词、示例问题和写作技巧
questionbank://question-types问题类型指南——何时使用每种类型,最佳实践

问题模式

领域

字段类型默认值描述
idstringautoUUID,带 q- 前缀
bank_idstring--父题库
question_type枚举--multiple_choice, true_false, short_answer, essay
stemstring--问题文本
options列表--答案选项(仅限多选)
correct_answerstring--答案或量规
explanationstring--为什么答案是正确的
difficulty浮子0.50.0(容易)到1.0(难)
bloom_level枚举--remember, understand, apply, analyze, evaluate, create
estimated_time_secondsint60预期应答时间
pointsint1点值
statusenumdraftdraft, active, archived
times_usedint0使用计数器
times_correctint0正确响应计数器
avg_time_secondsfloat--平均响应时间
discrimination_indexfloat--IRT判别参数
created_at时间戳现在创建时间
updated_at时间戳现在上次更新时间

难度Buckets

桶范围描述
简单0.0–0.3回忆和基本理解
中等0.3-0.7应用与分析
硬0.7-1.0评估和综合

布鲁姆分类水平

级别动词示例
记住定义、列出、命名、识别、回忆
理解描述、解释、总结、解释
应用解决、使用、演示、计算
分析比较、对比、检查、区分
评估评估、判断、批评、辩护
创建设计、构建、开发、制定

使用示例

建立数学题库

“为10-11年级创建一个名为‘代数2’的题库” “添加多项式、二次方程和指数函数的主题” “在应用级别创建3个关于分解多项式的多项选择题,难度0.4-0.6” “激活我们刚才创建的所有问题”

按难度和布鲁姆级别搜索

“查找评估或创建级别的所有难题” “搜索难度在0.7以上的关于二次曲线的问题” “显示所有标记为“期末考试”的草稿问题”

获取差距建议

“我的代数2库的统计数据是什么?” “建议5个关于指数增长的简单记忆级问题” “我们需要更多的分析级问题——为二次方程提出一些建议”

建筑

┌─────────────────────────────────────────────┐
│             Claude Desktop / Code            │
│               (MCP Client)                   │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │ stdio
┌──────────────────▼──────────────────────────┐
│  run_server.py                               │
│  └─ src/question_bank/server.py              │
│     ├─ 12 tools  (@mcp.tool)                │
│     ├─ 2 resources (@mcp.resource)           │
│     └─ Markdown-formatted responses          │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼──────────────────────────┐
│  src/question_bank/database.py               │
│  ├─ question_banks     (top-level containers)│
│  ├─ topics             (hierarchical)        │
│  ├─ questions          (content + IRT)       │
│  ├─ question_topics    (many-to-many)        │
│  └─ question_tags      (many-to-many)        │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │
              data/question_bank.db (SQLite)

QTI 3.0兼容性

问题模式的设计如下 QTI 3.0 考虑兼容性。数据模型支持QTI导出所需的核心字段(问题类型、正确答案、选项、元数据),但导入/导出尚未实现。这是未来计划中的增强功能。

测试

目前还没有自动化测试套件。要验证数据库层是否正常工作,请执行以下操作:

python -m src.question_bank.database

要确认服务器启动,请执行以下操作:

python run_server.py

服务器在stdio传输上运行,因此它看起来会挂起(它正在等待MCP客户端输入)。按 Ctrl+C 停止。

贡献

欢迎投稿!该项目尚处于早期开发阶段。需要帮助的领域:

  • 自动化测试(pytest)
  • QTI 3.0导入/导出
  • 其他问题类型
  • CI/CD管道

许可证

麻省理工学院

______________________________________________________________________

由...建造 吉姆威廉斯 |

工具与能力

工具数量

12

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

题库管理Python本地部署教育技术IRT分析AI辅助自然语言处理

支持客户端

Claude DesktopClaude

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 12 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 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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42HTTP有2 个2026-05-17

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

Question Bank 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。

Question Bank 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。

Question Bank 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。

Question Bank 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。

Question Bank MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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