关于 Mastery Pathing
Mastery Pathing 是面向教育者和学习者的学习服务,可根据先修关系跟踪技能掌握程度。它识别知识缺口,并推荐通往学习目标的主题顺序。
主要功能
- 01构建经过验证的先修关系图
- 02估算各项技能的掌握程度
- 03推荐下一个学习主题
- 04诊断阻碍目标的知识缺口
- 05生成结合掌握度的学习顺序
- 06解释主题推荐依据
适用场景
- 01根据课程大纲选择下一学习主题
- 02查找阻碍目标主题的先修缺口
- 03规划从当前掌握程度到目标的路径
MCP 相关
通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供先修图谱、掌握度估算、缺口诊断和主题推荐工具。客户端使用 OAuth 2.1 登录。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
服务地址
https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http ai-saifs-mastery-pathing https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"ai-saifs-mastery-pathing":{"type":"http","url":"https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"ai-saifs-mastery-pathing":{"type":"http","url":"https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"ai-saifs-mastery-pathing":{"type":"http","url":"https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"ai-saifs-mastery-pathing":{"serverUrl":"https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
掌握路径规划
“这位学习者接下来应该学什么?”引擎:经过验证的先修知识图谱、每项技能的掌握度(贝叶斯知识追踪 / Elo),以及知识前沿推荐。诊断阻碍目标的知识缺口,并根据当前状态返回一条通往目标、考虑掌握度的学习顺序。
| 注册名称 | ai.saifs/mastery-pathing |
| 端点 | https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp |
| 传输方式 | Streamable HTTP(远程,无需安装) |
| 身份验证 | OAuth 2.1 — PKCE(S256)和动态客户端注册;首次使用时,客户端会打开登录页面 |
| 发布者 | SAIFS AI |
安装
VS Code / GitHub Copilot
添加到 .vscode/mcp.json(工作区)或用户级 mcp.json:
{
"servers": {
"saifs-mastery-pathing": {
"type": "http",
"url": "https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}
然后从 MCP 视图启动服务,并在出现提示时登录。
Claude(claude.ai、桌面版)
设置 → 连接器 → 添加自定义连接器,并粘贴:
https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp
Claude Code
claude mcp add --transport http saifs-mastery-pathing https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp
其他 MCP 客户端
使用 Streamable HTTP 传输方式连接到 https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp。服务会返回 401,并附带
WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… 挑战,因此支持 OAuth 的客户端会自动登录。
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
build_knowledge_graph | 根据主题和依赖关系构建经过验证的先修知识 DAG(检测循环、标记缺口)。 |
estimate_mastery | 根据学习者的回答,通过图谱中的 BKT / Elo 估算每项技能的掌握度。 |
next_best_topic | 知识前沿:学习者当前可以学习的内容(已满足先修条件,但尚未掌握)。 |
diagnose_gaps | 找出阻碍学习目标主题的先修知识缺口,并提供补救路径。 |
optimal_sequence | 从当前状态到目标的拓扑排序、考虑掌握度的学习路径。 |
rate_difficulty | 在同一量表上为题目和学习者进行基于 Elo 的评级。 |
explain_recommendation | 说明为何接下来推荐该主题,并提供掌握度证据。 |
示例提示词
- “这是我们的课程大纲和先修要求。这位学生接下来应该学什么?”
- “他们想学到二次方程。有哪些知识缺口阻碍了这一目标?应该按什么顺序补足?”
- “根据他们目前的掌握情况,制定一条学习路径,直到递归章节。”
支持
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。