🧠 アンキMCP
AIでAnkiフラッシュカード体験を変革!このMCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーは、AnkiフラッシュカードコレクションとClaudeなどのAIアシスタントを連携させ、学習教材に関する自然な会話を可能にします。
🚀 何ができるの?
あなたのフラッシュカードコレクション全体を把握し、次のことができる AI チューターがいると想像してください。
📚インタラクティブ学習
- 「3日間見ていない日本語の語彙についてクイズを出してください」
- 「私の医療デッキから挑戦的なカードで私をテストしてください」
- 「最近苦戦しているカードを見せてください」
✨スマートなコンテンツ作成
- 「図を使って光合成についてのフラッシュカードを作成する」
- 「このPDFの章を間隔反復カードに変換します」
- 「講義ノートから穴埋め問題カードを生成する」
🔍強力な分析
- 「私が最も苦労しているのはどのトピックですか?」
- 「先月の勉強パターンを見せてください」
- 「さまざまなカードタイプの保持率はどれくらいですか?」
🎯一括操作
- 「すべての化学カードに『試験準備』のタグを付けます」
- 「定着率の低いカードを集中レビューデッキに移動する」
- 「デッキ全体で重複したカードを見つけて修正する」
🎯 機能
- 完全な Anki 統合: 115 の AnkiConnect API メソッドすべてを介してデッキ、カード、メモ、統計に完全にアクセスできます。
- 会話型インターフェース: AIアシスタントを介した自然言語コマンド
- 一括操作:数千枚のカードを一度に効率的に管理
- リアルタイム統計:学習の進捗状況を把握
- メディアサポート: カード内の画像、音声、その他のメディアを処理します
- 高度なクエリ: 複雑な検索条件を使用してカードを検索します
- 型安全性: 包括的なエラー処理を備えた完全に型付けされた API
🛠 技術スタック
- Node.js : ランタイム環境 (18 歳以上必要)
- TypeScript : 型安全性と開発者エクスペリエンス
- MCP SDK : モデルコンテキストプロトコルの実装
- yanki-connect : 🙏完全に型付けされた同型の AnkiConnect API クライアント
- tsup : 高速なTypeScriptバンドラー
- PNPM : 効率的なパッケージマネージャー
この統合を実現する強力な AnkiConnect インターフェースを提供してくれたyanki-connectライブラリに特に感謝します。
📋 前提条件
1. Ankiをインストールする
まだAnkiをダウンロードしてインストールしていない場合は、ダウンロードしてインストールしてください。
2. AnkiConnectプラグインをインストールする
- Ankiを開く
- ツール→アドオンへ移動
- [アドオンを取得...] をクリックします。
- コードを入力してください:
2055492159
- Ankiを再起動する
**📋 バージョン要件:**このサーバーは、完全な互換性のためにAnkiConnectバージョン25.2.25.0以降(2025年2月25日リリース)が必要です。ほとんどの機能は古いバージョンでも動作しますが、最適なエクスペリエンスを得るにはアップデートをお勧めします。
3. AnkiConnect を設定する(オプション)
AnkiConnect はそのまま使用できますが、設定をカスタマイズできます。
- ツール→アドオンへ移動
- AnkiConnectを選択し、 Configをクリックします
- デフォルト設定はほとんどのユーザーにとって問題なく動作するはずです
🚀 クイックスタート
オプション 1: Claude Desktop と併用する (推奨)
- パッケージをインストールする
- Claudeデスクトップの設定Claude Desktop 構成ファイルを編集します。macOS :
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows :%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
次の構成を追加します。 - Claudeデスクトップを再起動します
- ぜひ使い始めてください!
- AnkiがAnkiConnectを有効にして実行されていることを確認してください
- クロードに質問する: 「私の Anki デッキを見せて」または「5 枚のカードでクイズを出して」
💡 プロのヒント: *「Anki デッキはいくつありますか?」や「最大のデッキには何が含まれていますか?」*などの簡単な質問を Claude にすることで、設定をテストできます。
オプション2: 開発セットアップ
- リポジトリをクローンする
- 依存関係をインストールする
- プロジェクトを構築する
- サーバーをテストする
オプション3: 他のMCPクライアントと併用する
このサーバーは、MCP対応のクライアントであればどれでも動作します。また、以下のクライアントでもご利用いただけます。
- MCP Inspector : 対話型デバッグツール
- Cline : AIコーディングのためのVSコード拡張機能
- カスタム MCP クライアント: MCP SDKを使用して独自のクライアントを構築します
stdio トランスポートの場合は、次を実行します。
🎮 使用例
Claude Desktop を設定すると、次のような自然な会話が可能になります。
📖 勉強会
📝 コンテンツ作成
📊 学習分析
🏷️ 組織
🔧 利用可能なツールとリソース
この MCP サーバーは、次の機能を通じて Anki コレクションへの包括的なアクセスを提供します。
📚デッキ管理
- 統計情報を含むすべてのデッキを一覧表示する
- 新しいデッキを作成する
- デッキの名前変更と削除
- デッキ構成を取得する
🗂️カード操作
- 検索条件でカードを探す
- 回答カード(復習のシミュレーション)
- カード情報と統計情報を取得する
- カードの一時停止/一時停止解除
- 一括カード操作
📝メモ管理
- カスタムフィールドで新しいメモを追加する
- 既存のメモを更新する
- メモを削除する
- 検索クエリでメモを検索する
- 一括メモ操作
📊統計と分析
- デッキ統計とパフォーマンス指標
- カードの使いやすさと間隔データ
- 履歴とパターンを確認する
- 学習進捗の洞察
🎨メディアとモデル
- ノートの種類とフィールドの定義にアクセスする
- メディアファイル管理
- テンプレートのカスタマイズサポート
🔍高度な機能
- Ankiの検索構文を使用した複雑な検索クエリ
- 効率化のためのバッチ操作
- Ankiとのリアルタイム同期
- エラー処理と検証
- 機能別にグループ化された整理された API メソッド (カード、デッキ、メモ、モデル、統計、メディアなど)
- 完全な型安全性を備えた115のAnkiConnect APIメソッドすべてへの直接アクセス
🛠 開発
🔧 構成
AnkiConnect 設定
サーバーはデフォルトでlocalhost:8765
AnkiConnect に接続します。AnkiConnect の設定をカスタマイズしている場合は、接続設定を調整する必要があるかもしれません。
重要:MCPサーバーを使用する前に、Ankiが起動していることとAnkiConnectがインストールされていることを確認してください。AnkiConnectにアクセスできない場合、サーバーへの接続は失敗します。
**💡 注:**基盤となるyanki-connectライブラリはmacOSでのAnkiの自動起動をサポートしていますが、この機能は現在MCPサーバーの設定では公開されていません。Ankiを手動で起動する必要があります。
クロードデスクトップの詳細設定
上級ユーザーの場合は、追加のパラメータを渡すことができます。
トラブルシューティング
よくある問題:
- 「AnkiConnectへの接続に失敗しました」 : Ankiが実行されており、AnkiConnectプラグインがインストールされていることを確認してください
- 「デッキが見つかりません」 : Ankiに少なくとも1つのデッキがあることを確認してください
- クロードが応答しません: 構成変更後にクロードデスクトップを再起動してください
- 権限エラー:
npm list -g @arielbk/anki-mcp
でグローバル npm インストールが正しく動作していることを確認してください
🤝 貢献する
貢献を歓迎します!ご協力をお願いします:
- リポジトリをフォークする
- 機能ブランチを作成する
- 変更を加える
- 該当する場合はテストを追加する
- プルリクエストを送信する
📜 ライセンス
MIT - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
🙏 謝辞
- yanki-connect - AnkiConnect 用の優れた TypeScript クライアント
- AnkiConnect - Ankiの自動化を可能にするプラグイン
- モデルコンテキストプロトコル- シームレスなAI統合を実現
AIを活用した会話でフラッシュカード体験を変革しましょう!🚀
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
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