关于 Anneal
Anneal 是面向个人操作系统的远程 MCP 服务,将习惯、任务生命周期和基于 FSRS-5 的学习复习整合到只追加事件日志中,供 AI 客户端通过一组类型化工具管理。
主要功能
- 01记录习惯、连续天数与依从性分析
- 02管理任务期限、优先级和完成记录
- 03使用 FSRS-5 安排闪卡复习
- 04生成教学大纲和闪卡组
- 05只追加事件日志
适用场景
- 01查看习惯连续记录并记录完成情况
- 02整理期限并跟踪已完成任务
- 03安排学习闪卡的复习时间
- 04创建教学大纲和章节闪卡组
MCP 相关
远程 MCP 服务提供覆盖习惯、任务和学习活动的 5 个模块、102 个类型化工具。它通过 streamable HTTP 连接 MCP 客户端,并使用 OAuth 2.1 与 PKCE。
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。
https://anneal-os.vercel.app/api/mcpclaude mcp add --transport http imsovikde-anneal https://anneal-os.vercel.app/api/mcp{"mcpServers":{"imsovikde-anneal":{"type":"http","url":"https://anneal-os.vercel.app/api/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"imsovikde-anneal":{"type":"http","url":"https://anneal-os.vercel.app/api/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"imsovikde-anneal":{"type":"http","url":"https://anneal-os.vercel.app/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"imsovikde-anneal":{"serverUrl":"https://anneal-os.vercel.app/api/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
Anneal MCP 服务
面向 Anneal Personal Operating System 的官方 Model Context Protocol 远程服务
将 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Cursor 直接连接到统一的个人 OS——在单一的仅追加账本中管理习惯、任务生命周期和 FSRS-5 间隔重复记忆。
即刻一键集成 AI 客户端
什么是 Anneal MCP?
Anneal Model Context Protocol(MCP)服务是一个企业级远程集成端点,允许前沿 AI 模型(Anthropic Claude、OpenAI ChatGPT、Google Gemini 和 Cursor)读取、记录并优化您的个人数据流。
不同的工具往往彼此割裂:任务在一个应用中,习惯在另一个应用中,学习复习又在第三个应用中。Anneal 则将这三项功能整合到一个仅追加的事件账本中。借助此服务,AI Agent 可以直接代表您执行操作:
- 习惯引擎: 查询坚持情况、记录完成状态、计算连续记录,并预测行为趋势。
- 任务生命周期: 管理截止日期、确定各项交付任务的优先级,并以零弹窗干扰的方式记录已完成任务。
- 认知记忆引擎: 生成完整的学术教学大纲、创建闪卡组,并利用 FSRS-5(Free Spaced Repetition Scheduler) 安排最佳复习间隔。
竞争性架构基准
与传统效率工具集成相比,为什么前沿 AI Agent 使用 Anneal MCP 时表现更好:
| 能力 | Anneal MCP 服务 | 传统习惯追踪器 | Anki-Connect MCP | Notion MCP |
|---|---|---|---|---|
| 统一数据基础 | 习惯 + 任务 + 学习,共用 1 个事件日志 | 仅习惯 | 仅闪卡 | 通用非结构化文本 |
| 间隔重复引擎 | FSRS-5(拟合的 9 参数矩阵) | 无 | SM-2(1987 年的固定启发式算法) | 无 |
| 协议传输 | 可流式传输的 HTTP(原生支持边缘计算) | Webhook / 轮询 | 仅本地套接字(端口 8765) | REST 轮询 |
| AI 工具目录 | 102 个类型化工具,分布于 5 个模块 | 3–8 个基本工具 | ~15 个闪卡工具 | ~10 个块工具 |
| 云原生一键连接 | 是(Claude 弹窗和 ChatGPT OAuth) | 否(手动输入 API 密钥) | 否(必须保持桌面应用开启) | 需经过多步 OAuth 流程 |
| 数据完整性模型 | 仅追加账本(零数据丢失) | 覆盖式破坏性写入 | SQLite 本地可变数据 | 块覆盖冲突 |
| 执行延迟 | 典型响应预算 < 25 ms | 不固定(> 300 ms) | 取决于桌面端 | API 往返时间 > 400 ms |
技术规格
| 参数 | 规格 | 标准 / RFC |
|---|---|---|
| 规范端点 | https://anneal-os.vercel.app/api/mcp | RFC 3986 统一资源标识符 |
| 协议版本 | MCP v1.2.6 | 模型上下文协议规范 |
| 传输层 | streamable-http(分块 HTTP POST 和 SSE) | W3C 服务器发送事件 |
| 身份验证标准 | OAuth 2.1,使用 PKCE(代码交换证明) | RFC 7636 / RFC 6749 |
| 发现路由 | /.well-known/oauth-authorization-server/.well-known/oauth-protected-resource/mcp | RFC 8414 OAuth 2.0 授权服务器元数据 |
| CORS 和 CORP 策略 | Access-Control-Allow-Origin: *Cross-Origin-Resource-Policy: cross-origin | W3C 跨源资源策略 |
| 数据隔离 | 复合外键(owner_id, id) | 严格的多租户行级安全 |
客户端设置指南
1. Anthropic Claude(Web 和桌面端)
A. Claude.ai Web 界面(一键连接)
- 点击一键连接 Claude深层链接。
- Claude.ai 将打开添加自定义连接器弹窗,其中已预填名称
Anneal和生产环境 URL。 - 点击添加,授予同意,然后即可在任何对话中使用 Anneal 工具。
B. Claude Desktop(claude_desktop_config.json)
将以下条目添加到配置文件中(macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json,Windows 上为 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"anneal": {
"url": "https://anneal-os.vercel.app/api/mcp",
"transport": "http",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_ANNEAL_API_KEY"
}
}
}
}
2. OpenAI ChatGPT
- 前往ChatGPT 设置 → 已连接的应用 / 插件。
- 点击添加远程工具 / 插件。
- 输入服务端点:
https://anneal-os.vercel.app/api/mcp - 通过标准 OAuth 2.1 授权同意界面完成身份验证。
3. Google Gemini 和 Gemini Spark
通过 Gemini CLI 直接安装:
gemini mcp add anneal https://anneal-os.vercel.app/api/mcp
Gemini Spark 说明:Anneal 包含自动 Protobuf 负载清理功能,可防止 gRPC 13 架构异常。
4. Cursor 和 Windsurf IDE
使用 Smithery 软件包运行器安装:
npx -y @smithery/cli install @imsovikde/anneal --client claude
5. Cline / Roo Code / Continue.dev
将远程 HTTP 端点添加到 IDE 扩展设置中:
{
"name": "anneal",
"url": "https://anneal-os.vercel.app/api/mcp",
"type": "streamable-http"
}
工具目录和模块(102 个工具)
Anneal 提供 102 个类型化工具,分属 5 个领域模块:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ANNEAL MCP TOOL MODULES │
├─────────────────────┬──────────────────────┬────────────────────────────────┤
│ DOMAIN │ PRIMARY CAPABILITIES │ REPRESENTATIVE TOOL SIGNATURES │
├─────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────┤
│ habits │ Habit Formation │ create_habit, log_habit, │
│ │ & Adherence Analysis │ get_habit_streaks, list_habits │
├─────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────┤
│ study │ FSRS-5 Retention │ create_card, review_card, │
│ │ & Memory Scheduling │ get_due_cards, calculate_fsrs │
├─────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────┤
│ library │ Syllabi, Folders │ create_deck, generate_syllabus,│
│ │ & Deck Architecture │ list_folders, move_cards │
├─────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────┤
│ account │ Identity, Storage, │ get_profile, export_account, │
│ │ & Privacy Scopes │ audit_log, inspect_quota │
├─────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────┤
│ meta │ Diagnostics & Tools │ list_tools, inspect_manifest, │
│ │ Introspection │ get_capabilities │
└─────────────────────┴──────────────────────┴────────────────────────────────┘
AI Agent 提示词手册
将这些经过验证的交互示例复制并粘贴到 Claude、ChatGPT 或 Gemini 中:
场景 1:习惯追踪与回顾
“检查我过去 14 天在 Anneal 中的习惯。显示我当前的连续记录,找出可能中断的习惯,并记录今天一次 45 分钟的冥想。”
场景 2:FSRS-5 间隔重复复习
“检查 Anneal,找出我‘Machine Learning’牌组中今天所有到期的闪卡。每次考我一张卡,为我的答案评分,并使用 FSRS-5 记录我的回忆评分。”
场景 3:自动生成教学大纲
“我需要在 6 周内掌握线性代数。请在 Anneal 中生成一份结构化教学大纲,设定每日学习目标,为每章创建闪卡牌组,并安排初次记忆复习。”
常见问题(FAQ)
Anneal 如何在 AI 交互过程中保护用户隐私?
Anneal 实施零信任授权。所有请求均通过带 PKCE 的 OAuth 2.1 进行身份验证。工具仅在经过身份验证的用户的 ActorContext 中运行。数据库凭据和跨租户记录始终不可访问。
删除习惯或任务时,Anneal 会删除历史日志吗?
不会。Anneal 使用不可变的追加式事件账本。删除操作会创建墓碑标记,更新操作则会记录向前指针(supersedesId)。历史记录会完整保留,以便进行纵向数据可视化。
Anneal 使用哪种间隔重复模型?
Anneal 使用 FSRS-5(自由间隔重复调度器),这是一种先进的 9 参数记忆算法,可根据认知衰减曲线对记忆稳定性和可提取性进行建模,其表现比旧版 SM-2 模型高出 18% 以上。
注册表索引与发现
Anneal MCP 已发布并收录于主要注册表:
- Model Context Protocol 注册表:
modelcontextprotocol/registry,通过server.json - Smithery:
smithery.ai,通过smithery.yaml - Google Gemini Extensions: 通过
gemini-extension.json
许可证
此 MCP 分发仓库及其客户端清单采用 MIT License 许可。
评论
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。