mcpField
O
Owl MCP server

Owl MCP server

本地服务
github.com/holonoms科研与教育178 周前更新

关于 Owl MCP server

Owl MCP server 将用于记忆巩固和激发创意的间隔重复应用 Owl 接入 MCP 客户端。它让语言模型代为执行创建卡组和卡片等操作。

主要功能

  1. 01将 Owl 接入 MCP 客户端
  2. 02通过语言模型创建卡组
  3. 03通过语言模型创建卡片

适用场景

  1. 01从 MCP 客户端创建学习卡组
  2. 02借助语言模型向 Owl 添加卡片

MCP 相关

让 Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端调用 Owl 的操作;需要配置 Owl API 密钥。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Owl MCP 服务

基本信息

Owl 是什么?

Owl 是一款间隔重复应用,可帮助人们记住更多信息并产生更多想法。你可以在 owl.cards 了解更多信息并注册。

什么是 Model Context Protocol?

Model Context Protocol(MCP)是一种开放协议,可让你向具备 Agent 能力的大模型(Large Language Models)提供自定义工具。请访问 modelcontextprotocol.io 了解更多信息。

使用此 MCP 服务可以做什么?

使用此 MCP 服务,你可以将 Owl 集成到 Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端中。之后,你可以让大模型代表你执行操作,例如为你创建牌组和卡片等。示例如下:

观看视频

开始使用

重要

此 MCP 服务需要配置 API 密钥。请先从 Owl 获取密钥。

构建 Owl MCP
  1. 克隆仓库并安装依赖:

    git clone https://github.com/holonoms/owl-mcp.git
    cd owl-mcp
    pnpm install # You can also use npm or yarn
    
  2. 将项目设置为在发生更改时自动构建:

    pnpm run dev
    
配置 MCP 客户端
Claude Desktop

更新 Claude Desktop 配置:

{
  "mcpServers": {
    "owl": {
      "command": "/path/to/node",
      "args": ["</path/to/owl-mcp>/build/index.js"],
      "env": {
        "OWL_API_KEY": "your-api-key-here",
        "OWL_API_URL": "https://api.owl.cards"
      },
      "description": "Study with Owl using Claude"
    }
  }
}
Cursor
  • 打开 Cursor Settings
    • 前往 Cursor Settings > MCP
    • 点击“+ Add new global MCP server”按钮
  • 将 Owl MCP 服务添加到列表中
{
  "mcpServers": {
    "owl": {
      "command": "/path/to/node",
      "args": ["</path/to/owl-mcp>/build/index.js"],
      "env": {
        "OWL_API_KEY": "your-api-key-here",
        "OWL_API_URL": "https://api.owl.cards"
      },
      "description": "Study with Owl using Claude"
    }
  }
}
其他 MCP 客户端

其他客户端通常采用类似的设置和配置结构。如果你发现某个工具需要不同的说明,请通过 [email protected] 告诉我们!

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。