OLCP
OLCP 文档
产品
产品规范是一个由两个文件组成的一个规范。不能单独实现其中任何一个;它们各自的第 0 节都要求将其融合为一个 IMPLEMENTATION_PLAN.md,并在第一个产品代码之前完成融合,而 卡片 017 执行该融合。
plan.md - 基础计划:身份、OAuth、隐私、评估、幂等性、Voice、练习循环和四个核心工具。发生冲突时,对上述领域具有管辖权。
teaching-intelligence.md - 补充性的 Teaching Intelligence 规范:课程、知识原子、Curriculum Track Compiler、Session Compiler、教学 RAG、编辑内容摄取、CEFR 分类和 Model Gateway。发生冲突时,对上述领域具有管辖权。
context.md - 公司所处阶段与风险容忍度:这个项目不能搞砸的部分。
identity/README.md - 远程 MCP 服务器的身份设计:以 WorkOS AuthKit 作为授权服务器、OLCP 作为资源服务器、服务商对比、解除年龄限制与 GDPR,以及节点、欧盟数据驻留。
Related MCP server: learn-cli
运维
execution/s0-readiness.md - 当前运行的部分、被阻塞的部分,以及解除身份阻塞缺口所需的人工配置清单。在开始第一个代码卡片之前阅读。
工作约定
agents/SOURCE.md - 复制的 agent 契约源自何处,以及为何绝不在原地编辑。
agents/workflows/ - 审查、风险等级、决策日志、关闭提交、落地上线。
agents/HOSTS.md - 每个 host 需建模的能力。
研究
第一手来源的报告,保留是因为它们支撑的决策仍然有效。
research/mcp-spec-2026-07-28-remote.md - 获取到 MCP 2026-07-28 规范:OAuth、Streamable HTTP、双时代协商、SDK,以及对 ChatGPT 的意义。
research/openai-chatgpt-mcp-voice-research-2026-08-23.md - 截至 2026 年 8 月 23 日的官方 MCP、Voice 和 OAuth 文档。ChatGPT 未声明
2026-07-28,Voice-in-Chat 也未记录 MCP 应用。
概念验证
仓库根目录的 poc/ 是一个保留实验身份,而非迁移目标。它接受 learner_id,并使用 JSON 维护状态,而这两点都是产品禁止的。它保留,是因为其中的发现成果正是产品设计的依据,同时它不得再扩展。
poc/overview.md - 假设、范围、预期结果
poc/plan.md - 实验实际遵循的计划
poc/architecture.md - 文件、MCP 工具、数据流
poc/pedagogy.md - 确定性选择规则
poc/running.md - 运行测试、演示和 Inspector
poc/assumptions.md - 刻意偏离
poc/cursor.md - 将服务器连接到 Cursor
poc/catalog-a1.md - 五个 A1 词汇条目
poc/speaking.md - 发音服务器(Streamable HTTP)
poc/chatgpt-voice.md - ChatGPT Voice 隧道和十二次尝试协议
poc/evaluation.md - 对结果的批判性评估
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
- AlicenseAqualityBmaintenanceAn agent-native teaching OS that gives AI assistants a persistent classroom with courses, lessons, flashcards, and graded exercises via MCP tools.503AGPL 3.0
- 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