Notion Anki MCP
什么是Notion-Anki MCP服务?
这是一个连接Notion和Anki的智能桥梁服务,能够自动识别您Notion笔记中的问题与答案(以折叠块形式组织),通过AI优化后生成高质量的Anki记忆卡片,并自动导入到Anki软件中。如何使用本服务?
只需三个简单步骤:1) 在Notion中用折叠块组织笔记 2) 运行本服务指定页面 3) 自动获得Anki记忆卡片。无需手动复制粘贴。适用场景
特别适合学生整理课堂笔记、备考复习;专业人士转化培训资料;教师制作随堂测验;研究人员管理文献要点等需要长期记忆的学习场景。主要功能
无缝Notion集成
通过官方API安全读取您的Notion页面内容,保持数据同步更新
智能内容解析
自动识别折叠块结构,准确提取问题与答案对
AI优化增强
利用OpenAI技术自动优化问题表述和答案组织,提升记忆效率
实时Anki导入
通过AnkiConnect自动创建卡片组并导入内容,无需手动操作
优势
节省90%制作记忆卡片的时间
保持Notion原始笔记与记忆卡片自动同步
AI优化使记忆内容更符合认知规律
支持复杂内容格式(列表、重点标记等)
局限性
需要Notion页面遵循特定折叠块格式
依赖Anki桌面客户端持续运行
OpenAI API调用可能需要付费
首次配置需要获取多个API密钥
如何使用
准备Notion页面
在Notion中用折叠块组织内容:折叠标题作为问题,展开内容作为答案。可以包含列表、重点标记等格式。
配置环境
获取Notion API密钥、OpenAI API密钥,安装Anki和AnkiConnect插件。将密钥填入.env配置文件。
运行服务
启动服务后,通过界面或API指定要转换的Notion页面名称。
获取记忆卡片
稍等片刻,打开Anki即可看到自动创建的新卡片组,包含优化后的记忆内容。
使用案例
学生备考复习
将各科笔记整理为问答形式的折叠块,一键生成可按记忆曲线复习的卡片组
语言学习
在Notion中维护单词表(单词作问题,释义/例句作答案),自动创建记忆卡片
专业知识库
将公司内部技术文档转化为可定期复习的问答卡片,帮助团队知识留存
常见问题
为什么我的折叠块内容没有全部转换?
Anki中看不到新卡片怎么办?
如何控制AI优化的程度?
服务支持移动端使用吗?
相关资源
Notion API文档
官方Notion API参考指南
AnkiConnect插件
实现Anki远程控制的必备插件
示例Notion模板
优化后的记忆卡片制作模板
视频教程
10分钟快速上手指导

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
43.5K
4.5分

Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
40.2K
4.3分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
63.9K
5分

Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
31.2K
4.5分

Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
35.2K
4.8分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
32.0K
5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
21.0K
4.8分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
48.0K
4.7分