OLCP
Documentación de OLCP
Producto
La especificación del producto es una especificación en dos archivos. Ninguno de los dos puede implementarse por sí solo; su propia sección 0 exige una fusión en un único IMPLEMENTATION_PLAN.md antes del primer código del producto, y la tarjeta 017 ejecuta esa fusión.
plan.md - el plan fundacional: identidad, OAuth, privacidad, evaluación, idempotencia, Voice, el bucle de práctica y las cuatro herramientas centrales. Rige esos ámbitos en caso de conflicto.
teaching-intelligence.md - la especificación complementaria Teaching Intelligence: lecciones, átomos de conocimiento, el Curriculum Track Compiler, el Session Compiler, RAG pedagógico, ingestión editorial, clasificación CEFR y el Model Gateway. Rige esos ámbitos en caso de conflicto.
context.md - la etapa de la empresa y la tolerancia al riesgo: lo que este proyecto no puede permitirse romper.
identity/README.md - diseño de identidad para el servidor MCP remoto: WorkOS AuthKit como servidor de autorización, OLCP como servidor de recursos, comparación de proveedores, menores y GDPR, endpoints y residencia de datos en la UE.
Related MCP server: learn-cli
Operaciones
execution/s0-readiness.md - lo que se ejecuta hoy, lo que está bloqueado y la lista de comprobación de configuración manual que desbloquea los identity spikes. Léela antes de empezar la primera tarjeta de código.
Contratos operativos
agents/SOURCE.md - de dónde provienen los contratos de agente copiados y por qué nunca se editan in situ.
agents/workflows/ - revisión, niveles de riesgo, registro de decisiones, commit de cierre y landing.
agents/HOSTS.md - la capacidad a modelar, por host.
Investigación
Informes de fuentes primarias, conservados porque las decisiones que respaldan siguen vigentes.
research/mcp-spec-2026-07-28-remote.md - la especificación MCP 2026-07-28 tal como se obtuvo: OAuth, Streamable HTTP, negociación de doble era, SDKs y lo que significa para ChatGPT.
research/openai-chatgpt-mcp-voice-research-2026-08-23.md - documentación oficial de MCP, Voice y OAuth a fecha de 23 de agosto de 2026. ChatGPT no declara
2026-07-28, y Voice-in-Chat no documenta las aplicaciones MCP.
La prueba de concepto
poc/ en la raíz del repositorio es un experimento conservado, no un objetivo de migración. Acepta un learner_id y mantiene el estado en JSON, ambas cosas prohibidas por el producto. Se conserva porque sus hallazgos son lo que justificó el diseño del producto, y no debe ampliarse.
poc/overview.md - hipótesis, alcance y resultado esperado
poc/plan.md - el plan que el experimento siguió realmente
poc/architecture.md - archivos, herramientas MCP y flujo de datos
poc/pedagogy.md - las reglas de selección deterministas
poc/running.md - ejecutar las pruebas, la demo e Inspector
poc/assumptions.md - desviaciones deliberadas
poc/cursor.md - conectar el servidor a Cursor
poc/catalog-a1.md - los cinco elementos de vocabulario A1
poc/speaking.md - el servidor de pronunciación (Streamable HTTP)
poc/chatgpt-voice.md - el túnel de ChatGPT Voice y el protocolo de doce intentos
poc/evaluation.md - la evaluación crítica del resultado
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Person-owned AI memory that learns, not just stores — portable context for any MCP client.
MCP-Native LLM Orchestration Agent
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Remote MCP learning coach for coding agents.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceTransforms documentation repositories into interactive educational content and provides standardized access to AI-generated structured courses through MCP protocol. Generates multi-complexity learning paths from docs and enables AI tutoring applications to interact with course content.-
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceAn MCP server and CLI for step-by-step learning, enabling humans and agents to learn subjects like language tutoring through a structured prompt system.1Apache 2.0
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- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables MCP-compatible AI clients to tutor students through a full learning workflow, including knowledge retrieval, assessments, mastery tracking, and personalized next-action recommendations.MIT