srs-mcp

エージェント非依存のMCPサーバーで、間隔反復学習のためのもの — Anki GUIもXvfbもAnkiConnectも不要。 エージェントは各自持参、こちらはカードボックスとスケジューラーを提供します。

小さなSQLiteストアの周りにFSRS（Free Spaced Repetition Scheduler、現代のAnkiが使うのと同じアルゴリズム）をラップしているため、エージェントはカードの作成、期限切れの確認、想起の記録を完全にヘッドレスで行えます。

なぜヘッドレスAnkiではないのか？

Anki デスクトップアプリをヘッドレスで動かすには、Qt + 仮想フレームバッファ（Xvfb）+ AnkiConnectアドオンが必要で、脆くバージョンに依存します。anki PyPIパッケージなら、GUIなしで実際の.anki2コレクションを操作でき、スマホのAnkiとの相互運用が必要な場合に使えます。しかし、APIの背後で間隔反復が欲しいだけなら、Ankiはまったく不要です。FSRSはライブラリであり、このサーバーはその周りの約200行です。

Related MCP server: anki-mcp

ツール

• add_card(front, back) -> {card_id, due} — カードの作成とスケジュール。backは短く保つこと — 単語かフレーズ程度に。数秒で採点できないカードはノートであってフラッシュカードではありません

• due_cards(q=None, limit=20) -> [{card_id, front, back, deck, due}] — 現在期限が来ているカード。トピックで絞り込むことも可能（q="horace"）

• grade_card(card_id, rating) -> {card_id, rating, next_due, reps} — 想起を記録（again/hard/good/easy、または1〜4）

• edit_card(card_id, front=None, back=None) — 内容をその場で編集。スケジュールは保持されます（重複させる代わりに、タイプミスの修正や長い回答の短縮に）

• suspend_card(card_id) / unsuspend_card(card_id) — カードを棚上げ（履歴は保持し、期限キューから除外）/ 復元

• list_cards(q=None, limit=50) — 期限に関係なく一覧表示

• delete_card(card_id) — 1枚を削除（リセット / クリーンアップ）

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

カードの検索：デッキではなく検索

カードは、あらかじめデッキに分類するのではなく、テキストを検索することで見つかります — due_cards(q="horace")。deckフィールドに書き込むものはもうありません。トピックをカード自体に含めれば（「Horace, Odes 1.11: …」）、検索可能なままです。

デッキは単一値・自由テキスト・完全一致のラベルで、デッキごとのスケジュールは付属していないため、検索で得られないものは何もなく、正確さを犠牲にしていました。このデッキで測定したところ、エージェントは5種類の区切り文字の慣習にわたってHoraceの名前を10通りも作り出しており、最善のdeck="Horace"でも97枚中20枚のHoraceカードしか返せませんでした。一方q="horac"は89枚を返します — Talksの下に誤って分類されたものも含めて。due_cards/list_cards/statsのdeck=フィルターと列は、古いバージョンでラベル付けされたカードのために残っています。plans/002-decks.mdを参照。

復習ループ：due_cards → frontでユーザーにクイズ → backと照合 → grade_card。FSRSはレーティングから次の期限日を計算します。

実行

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

ストレージ

起動時に選択される2つのバックエンド：

• Postgres（共有デッキ） — SRS_DATABASE_URL（またはDATABASE_URL）にPostgresの接続文字列（例：Neon DB）を設定します。同じURLを指すすべてのデプロイは1つの共有デッキを読み書きするため、どこからでも（ローカル、Railwayなど）カードを追加・復習できます。FSRSのカードIDは大きいため、Postgresではcards.card_id列はBIGINTです。psycopg依存関係が必要です（すでに宣言済み）。

• SQLite（フォールバック） — *DATABASE_URLが設定されていない場合、カードはSRS_DB（デフォルト./srs.db）のSQLiteファイルに保存されます。シングルホスト / オフライン。SQLite-on-Railway構成では、/dataにボリュームをマウントし、SRS_DB=/data/srs.dbを維持して、再デプロイ後もボックスが存続するようにします。

スキーマは同一（cardsテーブル）で、初回使用時に自動作成されます。