СДАМ ГИА MCP Server

mcp server下载

MCP（模型上下文协议）服务器，用于与 通过GIA 教育平台。此服务器使LLM能够跨多个科目搜索和检索考试问题、解决方案和答案。

特性

🔍 智能搜索

• 文本搜索：按关键字搜索问题
• 模糊文本匹配：通过近似匹配的条件文本查找问题
• 目录浏览：按主题和类别探索问题

📚 问题检索

• 单个问题：获取完整的问题详细信息，包括条件、解决方案和答案
• 批量提取：在一个请求中高效检索多个问题
• 模拟问题：自动发现类似问题

📊 结构化数据

• 多种格式：JSON或Markdown格式的输出
• 元数据：访问图像、主题和问题关系
• 类型安全：通过Zod验证完全支持TypeScript

支持的主题

• math -数学（简介）
• mathb Mathematics（基础）
• rus -俄语
• phys -物理学
• chem -化学
• bio -生物学
• geo -地理
• hist -历史
• soc -社会研究
• inf -信息学
• en -英语
• de -德语
• fr -法语
• sp -西班牙语
• lit -文学

安装

先决条件

• Node.js 18+或20+
• npm或纱线

安装

npm install
npm run build

安装

通过npm（推荐）

npm install -g sdamgia-mcp-server

或者不通过npx安装使用：

npx sdamgia-mcp-server

来源

git clone https://github.com/art22017/sdamgia-mcp-server.git
cd sdamgia-mcp-server
npm install
npm run build

配置

服务器可以配置任何兼容MCP的客户端。以下是流行平台的说明：

克劳德代码

配置文件位置：

• 用户范围: ~/.claude.json （适用于所有项目）
• 项目范围: .mcp.json 项目根目录（与团队共享）

{
  "mcpServers": {
    "sdamgia": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sdamgia-mcp-server"]
    }
  }
}

替代方案：通过CLI

claude mcp add sdamgia --scope user npx -y sdamgia-mcp-server

光标

配置文件位置：

• 项目: .cursor/mcp.json （在项目目录中）
• 全球: ~/.cursor/mcp.json （主目录）

{
  "mcpServers": {
    "sdamgia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sdamgia-mcp-server"]
    }
  }
}

或者通过UI： 设置→ 工具和集成→ MCP服务器→ 添加新的MCP服务器

公里码

配置文件位置：

• 项目: .kilocode/mcp.json
• 全球：通过设置→ MCP服务器→ 编辑全局MCP

{
  "mcpServers": {
    "sdamgia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sdamgia-mcp-server"],
      "disabled": false
    }
  }
}

注： VS Code和CLI配置在Kilocode中是分开的。

谷歌反重力

配置文件位置：

• macOS/Linux: ~/.config/antigravity/mcp.json 或 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json
• 视窗: %APPDATA%\antigravity\mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "sdamgia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sdamgia-mcp-server"],
      "trust": false
    }
  }
}

或者通过UI： 代理面板→ 三点菜单→ MCP服务器→ 管理MCP服务器

Gemini CLI

配置文件位置： ~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "sdamgia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sdamgia-mcp-server"]
    }
  }
}

MCP检查员（用于测试）

npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y sdamgia-mcp-server

用法

配置后，重新启动AI助手，服务器将可用。使用下面描述的工具。

可用工具

1. sdamgia_get_problem

按ID检索特定问题。

参数：

• subject （必填）：科目代码（例如“数学”、“物理”）
• problem_id （必填）：问题ID（数字字符串）
• response_format （可选）：json或markdown（默认：markdown）

例子：

{
  "subject": "math",
  "problem_id": "1001",
  "response_format": "markdown"
}

2. sdamgia_search_problems

使用文本查询搜索问题。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• query （必填）：搜索查询文本（3-500个字符）
• limit （可选）：最大结果（1-50，默认值：20）
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "math",
  "query": "вероятность",
  "limit": 10
}

3. sdamgia_search_by_text

通过模糊匹配的条件文本查找问题。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• condition_text （必填）：要搜索的问题文本（10-1000个字符）
• threshold （可选）：相似性阈值0-1（默认值：0.6）
• limit （可选）：最大结果（1-50，默认值：20）
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "phys",
  "condition_text": "Найдите силу тока в цепи если сопротивление",
  "threshold": 0.7,
  "limit": 5
}

使用案例：

• 用户有问题的照片/文字，但不知道ID
• 发现与给定条件类似的问题
• 匹配问题措辞的细微变化

4. sdamgia_batch_get_problems

一次检索多个问题。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• problem_ids （必填）：问题ID数组（1-10个项目）
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "inf",
  "problem_ids": ["1001", "1002", "1003"]
}

5. sdamgia_get_catalog

获取主题的完整目录结构。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "math",
  "response_format": "json"
}

6. sdamgia_get_category_problems

从特定类别中获取所有问题。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• category_id （必填）：类别ID（来自目录）
• limit （可选）：最大结果（1-50，默认值：20）
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "math",
  "category_id": "174",
  "limit": 30
}

7. sdamgia_get_test

从测试中找出所有问题。

参数：

• subject （必填）：主题代码
• test_id （必填）：测试ID（数字字符串）
• response_format （可选）：输出格式

例子：

{
  "subject": "math",
  "test_id": "1770"
}

建筑

sdamgia-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # Main entry point
│   ├── types.ts              # TypeScript type definitions
│   ├── constants.ts          # Configuration constants
│   ├── services/
│   │   ├── sdamgia-client.ts # API client (web scraping)
│   │   ├── text-utils.ts     # Fuzzy text matching utilities
│   │   └── formatters.ts     # Output formatters
│   ├── schemas/
│   │   └── input-schemas.ts  # Zod validation schemas
│   └── tools/
│       ├── problem-tools.ts  # Problem-related tools
│       └── catalog-tools.ts  # Catalog-related tools
└── dist/                     # Compiled JavaScript

设计决策

1. API全面覆盖

所有主要端点都作为单独的工具公开，为LLM组合复杂的工作流提供了最大的灵活性。

2. 模糊文本匹配

这 sdamgia_search_by_text 工具用途：

• 编辑距离 用于字符级相似性
• 关键字重叠 用于语义匹配
• 综合评分 为了获得稳健的结果

这解决了在文本略有不同时发现问题的问题（OCR错误、拼写错误、重新格式化）。

3. 高效的批量操作

批处理工具在需要多个问题时减少了请求开销，提高了LLM代理的性能。

4. 响应格式灵活性

JSON和Markdown输出：

• JSON：用于程序化处理和数据提取
• 标记语言：用于人类可读的演示

5. 请求经济

• 缓存：客户端可以缓存频繁访问的数据
• 分页：限制防止过度提取
• 智能搜索：模糊搜索首先进行广泛搜索，然后进行本地筛选

6. 类型安全

完整的TypeScript+Zod验证确保：

• 运行时输入验证
• 清除错误消息
• IDE自动补全支持

使用的API端点

基于反向发动机的СДАМγИАAPI：

• GET /{subject}-ege.sdamgia.ru/problem?id={id} -遇到问题
• GET /{subject}-ege.sdamgia.ru/search?search={query} -搜索
• GET /{subject}-ege.sdamgia.ru/test -获取目录
• GET /{subject}-ege.sdamgia.ru/test?id={id} -获取测试
• GET /{subject}-ege.sdamgia.ru/prob_catalog?category={id} -获取类别

备注：这是一个基于web抓取的非官方API。没有官方的API。

局限性

1. 没有官方API：使用网页抓取，如果网站结构发生变化，可能会损坏
2. 速率限制：无内置速率限制（可添加）
3. 无缓存：每个请求都会到达服务器（可以添加Redis/文件缓存）
4. 仅限俄语：平台为俄语
5. 需要网络：需要互联网连接到СДАМГИА服务器

未来的增强功能

• \[\]添加请求缓存层
• \[\]实施速率限制
• \[\]添加对PDF生成的支持
• \[\]添加图像OCR以提取问题文本
• \[\]添加测试生成工具
• \[\]添加跨问题的进度跟踪
• \[\]添加用于远程部署的HTTP传输

贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 遵循现有代码样式
2. 为新功能添加测试
3. 更新文档
4. 保持工具的专注性和可组合性

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

学分

基于以下研究：

• sdamgia api -Python实现
• СДАМГИА平台-教育资源

免责声明

这是一个用于教育目的的非官方工具。不隶属于СДАМГИА。