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Learning Assistant Server

Learning Assistant Server

Local
github.com/ktwomeAI & Agents0Updated 80w ago
Repository

About Learning Assistant Server

Learning Assistant Server is a web service for learners that converts PDF documents to Markdown and organizes page content. Its listed capabilities also include question generation and question-based RAG, though the README marks those features as unfinished.

Key features

  1. 01Upload PDFs and convert them to Markdown
  2. 02Organize page content into sections
  3. 03Save and browse converted documents

Use cases

  1. 01Convert course PDFs into readable Markdown
  2. 02Review previously converted study documents
#mathgpt#math-solver#math-assistant

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

학습 보조 어시스턴트

PDF 문서를 분석하여 사용자의 학습을 돕는 서비스입니다.

기능들

  • PDF 파일 업로드 및 마크다운 파일 변환
  • 사용자 질문에 따른 RAG 수행
  • 난이도별 문제 출제

개발 히스토리

MVP 구현

  • PDF 파일 업로드 -> 마크다운 변환 API

    • FastAPI 환경 구축
    • Py2PDF 라이브러리를 이용한 페이지 별 텍스트 추출 및 마크다운 메서드 정의

  • Vue를 이용한 기초 프론트엔드

    • Vue CLI, Vuetify 환경 구축
    • 라우터 구축
    • Home 페이지 구축
      • API 기능 리스트 구현
    • PDF 업로드 페이지 구축
    • 마크다운화 기능의 API 응답에 대한 출력 페이지 구축

  • 마크다운 변환 기능 개선

    • 각 페이지 별 소제목 정의
    • EXAONE을 이용한 각 페이지 별 내용 조직화

  • 마크다운 변환 파일 서버 내 저장 기능

    • PDF에서 성공적으로 Markdown으로 변환된 파일 저장
    • 프론트에서 볼 수 있는 페이지 구현
      • 역대 변환 리스트 페이지 (메인 타이틀: pdf 제목, 변환 시간 표시)
      • 클릭 시 Markdown 표시

  • 변환된 마크다운에서 핵심 개념 추출 기능

    • 마크다운에서 핵심 개념 도출
    • 핵심 개념 표시 페이지 (오버레이로?)

  • 문제 출제 기능

    • 각 핵심 개념 별 문제 생성, 답안 생성
    • 문제 풀이 프론트엔드 페이지 구현

  • 기초 챗 API

  • 프론트엔드 채팅 기능

  • 사용자 질문에 따른 RAG 추가

  • UI/UX 개선

Comments

Markdown supported

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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.