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AI Learning Companion

MCP Server

基于模型上下文协议(MCP)的个性化学习路径生成工具,集成YouTube、Google Drive和Notion等服务,提供实时进度跟踪和用户友好的界面。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

2

资源数

0
Python云端部署Docker

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

beast-boy-balu

提供方

beast-boy-balu

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

具有模型上下文协议(MCP)的学习路径生成器

该项目是一个基于Streamlit的web应用程序,它使用模型上下文协议(MCP)生成个性化学习路径。它与包括YouTube、Google Drive和Notion在内的各种服务集成,以创建全面的学习体验。

特性

  • 🎯 根据您的目标生成个性化学习路径
  • 🎥 与YouTube集成以获取视频内容
  • 📁 用于文档存储的Google Drive集成
  • 📝 笔记和组织的概念整合
  • 🚀 实时进度跟踪
  • 🎨 用户友好的Streamlit界面

先决条件

  • Python 3.10+
  • Google ai Studio API密钥
  • 用于集成的Pipedream URL(YouTube和Drive或Notion)

安装

  1. 克隆存储库:
  1. 创建并激活虚拟环境:
  1. 安装所需的软件包:
pip install -r requirements.txt

配置

在运行应用程序之前,您需要设置:

  1. Google API密钥
  2. Pipedream网址:

- YouTube(必填) - 谷歌云端硬盘或Notion(根据您的喜好)

运行应用程序

要启动应用程序,请运行:

streamlit run app.py

该应用程序将在 http://localhost:8501 默认情况下。

用法

  1. 在侧栏中输入您的Google ai工作室API密钥和Pipedream URL
  2. 选择您喜欢的辅助工具(Drive或Notion)
  3. 输入你的学习目标(例如,“我想在3天内学习python基础知识”)
  4. 点击“生成学习路径”以创建您的个性化学习计划

项目结构

  • app.py -主Streamlit应用程序
  • utils.py -实用函数和辅助方法
  • prompt.py -提示模板
  • requirements.txt -项目依赖关系

目录标签

目录标签

Python云端部署Docker个性化学习本地部署教育科技内容整合进度跟踪Streamlit应用

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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