AI School by Lilly Tech Systems

AI School MCP 服务

让任何 MCP 客户端——Claude Code、Claude Desktop，或任何其他支持该协议的客户端——都能搜索和阅读免费的 AI School 课程：550 多个学习轨道，涵盖 AI 工程、治理、安全和各行业的 AI 应用。

重点不是“一个了解 AI 的 AI”。而是当助手回答有关分块策略或欧盟《人工智能法案》之类的问题时，它可以指向一节你能亲自阅读的具体课程，而不是生成一段流畅却无从核实的文字。

安装

只需一条命令，无需克隆。唯一要求是 Node 20+：无需 API 密钥、无需账号，也无需运行服务。

Claude Code

claude mcp add ai-school -- npx -y ai-school-mcp

Claude Desktop——添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-school": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-school-mcp"]
    }
  }
}

如果不想跟踪最新版本，可以固定一个版本：

claude mcp add ai-school -- npx -y [email protected]

托管版本，无需安装。 同一服务也通过 Streamable HTTP 运行于 https://lillytechsystems.com/mcp，并已列入官方 MCP Registry，名称为 com.lillytechsystems/ai-school：

claude mcp add --transport http ai-school https://lillytechsystems.com/mcp

从克隆开始

启动更快，也是参与贡献或指向网站本地副本的合适配置：

git clone https://github.com/Lilly-Tech-Collab/ai-school-mcp.git
cd ai-school-mcp
npm install
npm test          # smoke-tests the handshake, tools and a live API call

claude mcp add ai-school -- node "$PWD/server.js"

设置 AI_SCHOOL_SITE，让服务指向其他主机；默认值为 https://lillytechsystems.com。

服务会读取公开的静态课程 API： https://lillytechsystems.com/ai-school/api/v1/。它由与网站位于同一主机上的一组 JSON 文件组成。无需身份验证，也不会写入任何内容。

工具

工具	功能
search_lessons	搜索整个课程体系中的课程标题。返回标题和 URL。
list_tracks	列出课程轨道，可选择筛选条件。
get_track	获取一个轨道及其完整课程列表，查看课程结构。
read_lesson	获取课程全文，并以易读的 Markdown 风格格式返回。

资源

URI	内容
aischool://catalogue	数量、许可条款、端点列表。
aischool://tracks	所有轨道及课程数量。

注意事项

• read_lesson 只会获取 lillytechsystems.com 上的内容。 一个接受任意主机的“读取此 URL”工具，会成为交给提示词编写者的 SSRF 原语，因此主机检查是有意设置的，应予以保留。
• 搜索仅针对标题，并且刻意保持简单。全文索引有 4 MB，适合放在浏览器中，而不是通过 MCP 往返传输；如果标题匹配不到，通常可以先用 list_tracks，再用 get_track 找到内容。
• 课程目录按进程缓存。 长时间运行的客户端只会获取一次。重启服务即可加载新发布的课程。
• 内容许可。 课程可免费阅读、链接和引用，但需注明出处。不得转载完整课程。元数据（标题、描述、URL）可在注明出处的情况下自由使用。请参阅 aischool://catalogue。

本地开发

npm run inspect     # opens the MCP Inspector against this server

服务只向 stderr 写入内容；stdout 是协议通道。