Learning Assistant
PDF文書分析に基づくインテリジェントな学習支援システムで、文書変換、内容整理、問題生成機能を提供し、ユーザーが効率的に学習できるよう支援します。
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学習支援アシスタントとは?
PDF文書をアップロードすると、AIが内容を分析してMarkdown形式に変換し、核心概念を抽出し、学習用の問題を自動生成するサービスです。主な使用方法
1. PDFファイルをアップロード → 2. 自動変換されたMarkdownを確認 → 3. 核心概念を学習 → 4. 生成された問題を解く適切な使用シナリオ
教科書の学習、試験の準備、研究論文の分析、自主学習などに効果的です。主な機能
PDF → Markdown変換PDF文書をページごとに分析して構造化されたMarkdown形式に変換
核心概念抽出文書から重要な概念を自動的に識別して整理(開発中)
問題自動生成学習内容に基づいて様々な難易度の問題を生成(開発中)
利点と制限
利点
複雑なPDF文書を簡単に学習できる形式に変換
AIが核心内容を要約して学習時間を短縮
カスタマイズされた問題生成により効果的な復習が可能
制限
数式や特殊文字が含まれるPDFの処理に制限がある場合があります。
一部の機能はまだ開発中です。
英語文書よりも韓国語文書の処理に最適化されています。
使用方法
PDFアップロード
学習したいPDFファイルをアップロードページで選択
変換結果の確認
変換されたMarkdown文書を確認し、必要に応じて編集
学習開始
抽出された核心概念を学習するか、生成された問題を解く
使用例
大学教科書の学習専門書のPDFをアップロードして核心概念を整理し、試験対策の問題を生成
資格試験の準備試験要綱のPDFを分析して重要な内容を強調し、模擬問題を生成
よくある質問
どのような形式のPDFをサポートしていますか?
変換された文書はどこに保存されますか?
追加資料
APIドキュメント
学習支援APIの詳細な技術仕様
使用ガイドビデオ
サービスの使用方法を段階的に説明するビデオ
Featured MCP Services

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
259
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Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
287
4.5 points

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
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Baidu Map
Certified
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
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4.5 points

Gitlab MCP Server
Certified
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
77
4.3 points

Unity
Certified
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
550
5 points

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5 points

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
271
4.5 points