srs-mcp

Агент-независимый MCP-сервер для интервального повторения — без GUI Anki, без Xvfb, без AnkiConnect. Берите своего агента; этот сервер даёт карточки + планировщик.

Он оборачивает FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler, тот же алгоритм, что использует современный Anki) вокруг крошечного хранилища SQLite, так что агент может создавать карточки, видеть, что подлежит повторению, и записывать результаты — полностью без головы.

Почему не headless Anki?

Управлять десктопным приложением Anki без головы означает Qt + виртуальный фреймбуфер (Xvfb) + аддон AnkiConnect — хрупко и привязано к версиям. Пакет anki из PyPI может управлять настоящей коллекцией .anki2 без GUI, если нужна совместимость с Anki на телефоне. Но если вам просто нужны интервальные повторения за API, Anki вообще не нужен: FSRS — это библиотека, а этот сервер — около 200 строк вокруг неё.

Related MCP server: anki-mcp

Инструменты

• add_card(front, back) -> {card_id, due} — создать и запланировать карточку. Держите back коротким — слово или фраза; карточка, которую нельзя оценить за секунды, — это заметка, а не флеш-карточка

• due_cards(q=None, limit=20) -> [{card_id, front, back, deck, due}] — что подлежит повторению сейчас, опционально суженное по теме (q="horace")

• grade_card(card_id, rating) -> {card_id, rating, next_due, reps} — записать результат (again/hard/good/easy или 1-4)

• edit_card(card_id, front=None, back=None) — изменить содержимое на месте; расписание сохраняется (исправьте опечатки / сократите длинный ответ вместо дублирования)

• suspend_card(card_id) / unsuspend_card(card_id) — отложить карточку (сохраняется с её историей, убирается из очереди повторений) / восстановить её

• list_cards(q=None, limit=50) — обзор независимо от даты повторения

• delete_card(card_id) — удалить одну (сброс / очистка)

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

Поиск карточек: поиск, а не колоды

Карточки находятся поиском по их тексту — due_cards(q="horace") — а не раскладыванием по колодам заранее. Поле deck больше ничем не заполняется; помещайте тему в саму карточку («Horace, Odes 1.11: …») — и она останется находимой.

Колоды были однозначным, свободно-текстовым, точным совпадением без привязки к расписанию, так что они не давали ничего, чего не даёт поиск, и стоили точности: на колоде, на которой это измерялось, агенты придумали десять имён для Горация в пяти соглашениях о разделителях, так что лучший возможный deck="Horace" возвращал 20 из 97 карточек Горация, тогда как q="horac" возвращает 89 — включая те, что ошибочно лежат в Talks. Колонка и фильтр deck= в due_cards/list_cards/stats остаются для карточек, помеченных старыми версиями. См. plans/002-decks.md.

Цикл повторения: due_cards → опросите пользователя с front → сверьте с back → grade_card. FSRS вычисляет следующую дату повторения по оценке.

Запуск

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

Хранилище

Два бэкенда, выбираются при запуске:

• Postgres (общая колода) — установите SRS_DATABASE_URL (или DATABASE_URL) в строку подключения Postgres (например, Neon DB). Каждое развёртывание, указывающее на тот же URL, читает/пишет одну общую колоду, так что можно добавлять и повторять карточки откуда угодно (локально, Railway и т.д.). ID карточек FSRS большие, поэтому колонка cards.card_id — BIGINT в Postgres. Требуется зависимость psycopg (уже объявлена).

• SQLite (запасной) — если *DATABASE_URL не задан, карточки живут в файле SQLite по пути SRS_DB (по умолчанию ./srs.db). Один хост / офлайн. В настройке SQLite-on-Railway смонтируйте том в /data и держите SRS_DB=/data/srs.db, чтобы колода пережила передеплои.

Схема идентична (таблица cards) и создаётся автоматически при первом использовании.