srs-mcp

Agent-unabhängiger MCP-Server für Spaced-Repetition-Lernen – keine Anki-GUI, kein Xvfb, kein AnkiConnect. Bringen Sie Ihren eigenen Agenten mit; dieser bringt die Kartenbox + den Scheduler.

Es kapselt FSRS (den Free Spaced Repetition Scheduler, denselben Algorithmus, den modernes Anki verwendet) um einen winzigen SQLite-Speicher, sodass ein Agent Karten erstellen, sehen, was fällig ist, und Erinnerungen aufzeichnen kann – vollständig headless.

Warum nicht headless Anki?

Das Anki-Desktop-Programm headless zu betreiben bedeutet Qt + einen virtuellen Framebuffer (Xvfb) + das AnkiConnect-Add-on – fragil und versionsgekoppelt. Das anki-PyPI-Paket kann eine echte .anki2-Sammlung ohne GUI steuern, wenn Sie Interop mit dem Anki Ihres Telefons benötigen. Aber wenn Sie nur Spaced Repetition hinter einer API wollen, brauchen Sie Anki überhaupt nicht: FSRS ist eine Bibliothek, und dieser Server ist ~200 Zeilen darum herum.

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Werkzeuge

• add_card(front, back) -> {card_id, due} – Karte erstellen und planen. Halten Sie back kurz – ein Wort oder eine Phrase; eine Karte, die Sie nicht in Sekunden bewerten können, ist eine Notiz, keine Lernkarte.

• due_cards(q=None, limit=20) -> [{card_id, front, back, deck, due}] – was jetzt fällig ist, optional eingegrenzt auf ein Thema (q="horace")

• grade_card(card_id, rating) -> {card_id, rating, next_due, reps} – Erinnerung aufzeichnen (again/hard/good/easy oder 1–4)

• edit_card(card_id, front=None, back=None) – Inhalt direkt bearbeiten; Zeitplan bleibt erhalten (Tippfehler korrigieren / lange Antwort kürzen, statt zu duplizieren)

• suspend_card(card_id) / unsuspend_card(card_id) – Karte zurückstellen (mit Verlauf behalten, aus der Fälligkeits-Warteschlange entfernen) / wiederherstellen

• list_cards(q=None, limit=50) – Übersicht unabhängig vom Fälligkeitsdatum

• delete_card(card_id) – eine entfernen (Zurücksetzen / Aufräumen)

• stats(deck=None) -> {total, due_now, suspended, reviews, decks}

Karten finden: Suche statt Decks

Karten werden durch Suche in ihrem Text gefunden – due_cards(q="horace") – statt sie vorab in Decks einzuordnen. Nichts schreibt das deck-Feld mehr; setzen Sie das Thema in die Karte selbst („Horace, Odes 1.11: …“) und sie bleibt auffindbar.

Decks waren ein einwertiges, freitextliches, exakt übereinstimmendes Label ohne zugehörige Planung pro Deck, also brachten sie nichts, was eine Suche nicht auch bringt, und kosteten Genauigkeit: In dem Deck, an dem dies gemessen wurde, hatten Agenten zehn Namen für Horace über fünf Trennzeichen-Konventionen erfunden, sodass das bestmögliche deck="Horace" 20 von 97 Horace-Karten zurückgab, während q="horac" 89 zurückgibt – einschließlich solcher, die unter Talks falsch abgelegt wurden. Die Spalte und der deck=-Filter auf due_cards/list_cards/stats bleiben für Karten, die von älteren Versionen beschriftet wurden. Siehe plans/002-decks.md.

Der Wiederholungszyklus: due_cards → den Benutzer mit front abfragen → gegen back prüfen → grade_card. FSRS berechnet das nächste Fälligkeitsdatum aus der Bewertung.

Ausführen

uv sync
# HTTP (default; for Railway / remote agents)
PORT=8000 uv run srs-mcp
# or stdio (local agent)
MCP_TRANSPORT=stdio uv run srs-mcp

Speicherung

Zwei Backends, beim Start gewählt:

• Postgres (gemeinsames Deck) – setzen Sie SRS_DATABASE_URL (oder DATABASE_URL) auf eine Postgres-Verbindungszeichenfolge (z. B. eine Neon-DB). Jede Bereitstellung, die auf dieselbe URL zeigt, liest/schreibt ein gemeinsames Deck, sodass Sie Karten von überall hinzufügen und überprüfen können (lokal, Railway usw.). FSRS-Karten-IDs sind groß, daher ist die Spalte cards.card_id auf Postgres BIGINT. Erfordert die Abhängigkeit psycopg (bereits deklariert).

• SQLite (Fallback) – wenn keine *DATABASE_URL gesetzt ist, liegen Karten in einer SQLite-Datei unter SRS_DB (Standard ./srs.db). Einzelhost / offline. In einem SQLite-auf-Railway-Setup mounten Sie ein Volume unter /data und behalten SRS_DB=/data/srs.db bei, damit die Box Neubereitstellungen übersteht.

Das Schema ist identisch (Tabelle cards) und wird bei der ersten Verwendung automatisch erstellt.