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MCP Server · 文档知识

Study Assistant MCP

一个智能代理系统,自动处理手写课堂笔记,将其整理到Notion中,并根据您的学习风格生成个性化的每日学习计划。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python知识管理AI分析

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作者 / 组织
MukileshT
提供方
MukileshT
运行时
Python

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选型结论

Study Assistant MCP 属于文档知识类 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;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

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

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

使用MCP的AI研究助理

一个智能代理系统,可以自动处理手写的课堂笔记,在Notion中组织它们,并根据你的学习风格生成个性化的日常学习计划。

特性

  • 自动笔记数字化 -上传手写笔记的照片
  • AI驱动的分析 -提取关键概念、摘要和结构
  • 概念整合 -具有丰富格式的有序存储
  • 个性化规划 -根据您的学习风格制定每日学习计划
  • 智能优先级 -专注于最重要的事情
  • 100%免费 -使用免费层API(Gemini、Groq)

建筑

Photo → Image Processing → OCR (Gemini Vision) → Text Analysis (Groq) → Formatting → Notion Storage → Study Analysis → Daily Plan Generation (Gemini Pro) → Notion

快速开始

先决条件

  • Python 3.11或更高版本
  • 通知帐户
  • API密钥(全部免费):

- 谷歌人工智能工作室(Gemini) - Groq Cloud - 概念整合

安装

  1. 克隆存储库
git clone https://github.com/MukileshT/study-assistant-mcp.git
cd study-assistant-mcp
  1. 创建虚拟环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys
  1. 获取API密钥

Gemini(谷歌人工智能工作室):

- 访问:https://ai.google.dev - 点击“获取API密钥” - 复制到 .env 作为 GOOGLE_API_KEY

Groq:

- 访问:https://console.groq.com - 注册并获取API密钥 - 复制到 .env 作为 GROQ_API_KEY

概念:

- 访问:https://www.notion.so/my-integrations - 创建新的集成 - 将令牌复制到 .env 作为 NOTION_API_KEY - 在Notion中创建数据库并与您的集成共享 - 将数据库ID复制到 .env 作为 NOTION_DATABASE_ID

  1. 初始化Notion工作区
python scripts/setup_notion.py

用法

上传和处理笔记

# Process a single image
python -m src.main process image.jpg

# Process multiple images
python -m src.main process note1.jpg note2.jpg note3.jpg

# Process all images in a folder
python -m src.main process ./my-notes/

制定每日学习计划

# Generate plan for tomorrow
python -m src.main plan

# Generate plan for specific date
python -m src.main plan --date 2024-01-15

配置首选项

# Set learning style
python -m src.main config --learning-style visual

# Set note detail level
python -m src.main config --detail-level detailed

# View current settings
python -m src.main config --show

🎨 定制

学习风格

选择你的学习风格 config/user_preferences.json:

  • 视觉的 -强调图表、图表、思维导图
  • 听觉的 -注重口头解释、总结
  • 动觉 -练习问题,动手示例
  • 阅读与书写 -详细的文本、列表、定义

注释模板

在中自定义Notion模板 config/notion_templates.py:

  • 标题样式
  • 元数据字段
  • 配色方案
  • 组织结构

发展

项目结构

study-assistant-mcp/
├── config/          # Configuration files
├── src/
│   ├── core/       # Main agent & orchestration
│   ├── models/     # AI model clients
│   ├── processors/ # Image & text processing
│   ├── storage/    # Notion & database
│   ├── planning/   # Study planning logic
│   └── utils/      # Utilities
├── scripts/        # Setup & automation scripts
├── tests/          # Unit tests
└── data/           # Local cache & uploads

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=src tests/

# Run specific test file
pytest tests/test_image_processing.py

代码质量

# Format code
black src/

# Lint
flake8 src/

# Type checking
mypy src/

演出

  • 纸币处理: 每张图片约5-10秒
  • 每日计划生成: 约3-5秒
  • API成本: 0.00美元(免费套餐)
  • 每日限额: 约50张钞票,1个计划(完全在免费配额范围内)

贡献

欢迎投稿!拜托:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 添加测试
  5. 提交拉取请求

📄 许可证

MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件

致谢

  • API双子星 通过谷歌
  • Groq 用于快速推理
  • 概念 令人惊叹的组织工具
  • 主控程序 (模型上下文协议)

即将到来的

  • \[\]移动应用支持
  • \[\]语音笔记处理
  • \[\]合作研究小组
  • \[\]闪存卡生成
  • \[\]测验创建
  • \[\]进度跟踪仪表板

______________________________________________________________________

制作💖 适合那些想更聪明地学习而不是更努力的学生

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

学习辅助Python本地部署笔记管理个性化计划AI分析Notion集成

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

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

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。
  • 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

  • 需要在文档知识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

Study Assistant MCP 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。

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

Study Assistant 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。

Study Assistant 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。

Study Assistant 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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