Vionwinnie Jap Vocab Anki MCP Server

🚀 日本语 Anki MCP サーバー

このサーバーは Model Context Protocol の実装で、標準インターフェースを通じて Anki のカードセットとプログラム的にやり取りできます。特に日本語学習をサポートし、言語モデルが統一インターフェースを介して Anki とやり取りできるようになっています。

✨ 主な機能

• 利用可能なカードセットを一覧表示
• カードセット内のカードを表示
• 新しいカードを追加
• 間隔繰り返しによるカードの復習
• 日本語の単語とその発音、意味をインポート
• 日本語の単語カードに例文を追加
• 復習履歴と学習進捗を追跡

🚀 クイックスタート

Claude を使った日本語単語学習のエンドツーエンド例

以下は、Claude を利用して日本語の単語カードの学習を強化する完全な流れの例です。

ステップ 1：穴埋め練習の生成

まず、Claude に study_japanese_vocab_prompt を使って練習を作成するように依頼します。

Claude は最近復習した単語から、単語の理解をテストするための空白を含む文脈文を作成します。

ステップ 2：例文への変換

次に、vocab_sentences_json_prompt を使ってこれらの文を構造化された形式に変換します。

Claude は文を JSON 辞書に変換し、各日本語の単語が対応する例文にマッピングされます。

ステップ 3：Anki カードの更新

最後に、update_notes_with_sentences ツールを使ってこれらの例文を Anki カードに追加します。

例文は各単語カードの「発音」フィールドに追加され、学習により多くの文脈を提供します。

Anki での結果

更新後、あなたのカードには新しい例文が含まれます。

この流れは以下のことを支援します。

1. 穴埋め練習を通じて文脈の中で単語を実践する
2. 自然な例文をカードに追加する
3. 各単語の使い方についてより包括的な理解を構築する

📦 インストール

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/vionwinnie/jap-vocab-anki-mcp-server.git
cd jap-vocab-anki-mcp-server

💻 使用例

基本的な使用法

1. Anki が動作していないことを確認します（データベースのロックを避けるため）。
2. Anki のコレクションパスを設定します（オプション）。

export ANKI_COLLECTION_PATH="/path/to/your/collection.anki2"

3. サーバーを起動します。

python -m anki_mcp.server

📚 ドキュメント

利用可能なリソース

• anki://decks - 利用可能なすべての Anki カードセットを一覧表示
• anki://deck/{deck_name}/cards - 特定のカードセット内のすべてのカードを表示
• anki://recent/reviewed - 過去 24 時間以内に復習したカードを表示
• anki://recent/learned - 過去 24 時間以内に学習したカード（新しいカードから卒業したもの）を表示

利用可能なツール

基本的なカード管理

• add_card(deck_name: str, front: str, back: str) - カードセットに新しいカードを追加
• review_card(card_id: int, ease: int) - 特定の難易度（1 - 4）でカードを復習
• get_card_history(card_id: int) - 特定のカードの詳細な復習履歴を取得

日本語単語の機能

• import_japanese_vocab(csv_path: str, deck_name: str, tags: str = None) - CSV から日本語の単語をインポート
• update_notes_with_sentences(vocab_sentences: Dict[str, List[str]], deck_name: str = "Try! N3 Vocab") - 単語カードに例文を追加

復習履歴の表示

• get_review_history() - すべてのユーザーの復習履歴を取得
• get_deck_stats(deck_name: str) - 特定のカードセットの統計データを取得
• export_cards(deck_name: str, filename: str) - カードセットを CSV ファイルとしてエクスポート

事前設定されたプロンプト

穴埋め練習の生成

# 穴埋め練習のプロンプト
response = client.chat.completions.create(
    model=" Claude-2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": """日本語の教師として、学生用の穴埋め練習を作成します。提供された単語に基づいて適切な文を生成し、目的の単語を空白 _ _ _ で埋めます。文は簡潔で初級学習者に適したものにしてください。出力形式：各文を改行し、JSON 形式で返します。"""
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "日本語の単語：忍者、学校、公園"
        }
    ],
    temperature=0.7,
)

構造化データへの変換

# 構造化変換のプロンプト
response = client.chat.completions.create(
    model=" Claude-2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": """不完全な文の JSON を構造化された日本語の例文に変換します。出力形式：各文には原文、空白形式、正しい穴埋めを含める必要があります。"""
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "[[\"原文\",\"_ _ _, あなたはプログラマーです。\"],[\"空白形式\",\"_ _ _ , あなたはプログラマーです。\"]]"
        }
    ],
    temperature=0.7,
)

日本語ノートタイプの要件

• 表現：日本語の単語またはフレーズ
• 意味：対応する英語の翻訳と発音（例："ninja" /ˈninjə/）
• 発音：仮名、例文と空白形式を含む

例：

{
  "expression": "忍者",
  "reading": "にんじゃ",
  "meaning": "ninja",
  "sentences": [
    {
      "original": "忍者は公園で稽古をしていた。",
      "blank": "_ _ _ は公園でけいじゅうをしていた。",
      "correct": "忍者"
    }
  ]
}

このプロジェクトは、Anki との統合により、日本語学習者に強力なツールを提供し、単語学習の効果を大幅に向上させます。