Covate

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一个具备上下文感知能力的 Model Context Protocol (MCP) 服务，作为 AI 编码助手的学习伴侣。它通过交互式测验帮助开发者从 AI 生成的代码变更中学习，并为 Agent 提供持久的项目专属调试记忆。

🌐 资源

🚀 为什么要使用？

☁️ Covate 学习记录簿（免费）

此代码库中的 MCP 服务免费且开源（MIT），可在本地运行，无需账户。 可选的托管版**学习记录簿**同样免费：使用 GitHub 登录，然后在项目中运行 COVATE_SYNC_URL=https://covate.org COVATE_SYNC_TOKEN=<your token> python -m covate.platform_sync，即可将本地会话推送到云端，并在浏览器中查看：

• ☁️ 同步来自任意设备的学习会话
• 📖 查看每个已同步的会话，按最新时间排序，并显示得分
• 📊 总计数据——会话数、问题数、正确答案数、累计准确率
• 🎯 答得最差的主题，按排名显示
• 🔑 你的同步令牌——可随时查看或轮换

目前尚未开发、因此不作承诺的功能：随时间变化的进度图表、间隔重复学习计划、团队账户。没有付费层级，也没有任何需要购买的内容——MCP 无需记录簿也能完整运行，记录簿也完全免费。

🔁 间隔复习（本地、离线）

covate review 会在本地维护一份简短的概念记录，记录何时再次提问。它绝不会连接网络或调用模型；问题由你自己的 Agent 编写，页面也由它发布（例如使用 FoldRender 命令行）。

covate review page questions.json -o page.html   # questions -> a quiz page (answers marked)
foldrender publish page.html                      # your agent publishes it
foldrender answers <page> --json | covate review record   # score the first answers
covate review due                                 # what to ask about again today
covate review status                              # every concept + first-answer accuracy

每道题只有第一次作答计入，因此看过解析后再修改答案也不会提高分数。（FoldRender 会在几秒钟的撤销窗口内显示解析，因此在该窗口内撤回的答案不计入；未撤回的答案则会计入。）一个新概念会在 1 天后再次出现，然后是 7 天，再然后是 30 天；答错会让它退回到 1 天这一步；全部通过这三个阶段即表示已掌握。 记录保存在全局 Covate 存储中（可通过 COVATE_REVIEW_LEDGER 覆盖）。 questions.json 的格式为 {"title": ..., "questions": [{"concept", "question", "options": [...], "correct": <0-based index>, "explanation"?}]}。

在 Claude Code 中，安装插件即可获得 MCP 服务以及 /covate:review 和 /covate:review-record，它们会引导你的 Agent 完成上述步骤（没有钩子；只有在你调用时才会运行）：

/plugin marketplace add SunflowersLwtech/covate
/plugin install covate@covate

📦 可用工具

工具详情

🛠️ 安装

一键安装（推荐）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/covate/main/scripts/install.sh | bash

irm https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/covate/main/scripts/install.ps1 | iex

安装程序将：

1. 自动检测 Python 环境（uv → conda → venv）
2. 将仓库克隆到 ~/covate
3. 创建虚拟环境并安装依赖项
4. 输出用于配置 IDE 的准确命令

手动安装

# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/SunflowersLwtech/covate.git
cd covate

# 2. Create virtual environment and install
# Using uv (recommended)
uv venv --python 3.11 covate
source covate/bin/activate          # macOS/Linux
# covate\Scripts\activate           # Windows
uv pip install -e '.[dev]'

# Or using standard venv
python -m venv covate
source covate/bin/activate           # macOS/Linux
# covate\Scripts\activate            # Windows
pip install -e '.[dev]'

Docker 安装

# 1. Pull from Docker Hub
docker pull sunflowerslwtech/covate:latest

# Or build locally
git clone https://github.com/SunflowersLwtech/covate.git
cd covate
docker build -t covate .

# 2. Run with Docker
docker run -i covate

# 3. Or use Docker Compose
docker-compose up -d

⚙️ IDE 配置

Claude Code（CLI）— 一条命令完成设置

安装完成后，配置你的 AI 编码 IDE 以使用此 MCP 服务。

Claude Code

选项 1：CLI（推荐）

# macOS / Linux
claude mcp add covate -- ~/covate/covate/bin/covate

# Windows
claude mcp add covate -- %USERPROFILE%\covate\covate\Scripts\covate.exe

选项 2：配置文件

添加到 ~/.claude.json：

{
  "mcpServers": {
    "covate": {
      "command": "~/covate/covate/bin/covate"
    }
  }
}

Windows：

{
  "mcpServers": {
    "covate": {
      "command": "C:\\Users\\YourName\\covate\\covate\\Scripts\\covate.exe"
    }
  }
}

路径示例：

• Unix（uv）：~/covate/covate/bin/covate
• Windows（uv）：C:\\Users\\YourName\\covate\\covate\\Scripts\\covate.exe
• Windows（conda）：C:\\Users\\YourName\\anaconda3\\envs\\covate\\Scripts\\covate.exe

路径说明（Unix 示例）：

• ~/covate → 仓库目录
• covate → 由 uv/venv 创建的虚拟环境目录
• bin/covate → 可执行文件

Cursor

在 Cursor MCP 设置中添加（Settings → MCP → Add Server）：

{
  "covate": {
    "command": "~/covate/covate/bin/covate"
  }
}

Windows：

{
  "covate": {
    "command": "C:\\Users\\YourName\\covate\\covate\\Scripts\\covate.exe"
  }
}

Windsurf

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "covate": {
      "command": "~/covate/covate/bin/covate"
    }
  }
}

Docker 配置

如需在任何兼容 MCP 的 IDE 中使用 Docker：

{
  "mcpServers": {
    "covate": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "/path/to/your/project:/workspace",
        "-w",
        "/workspace",
        "covate"
      ]
    }
  }
}

有关 Claude Desktop、Cursor 和其他 IDE 的详细 Docker 配置示例，请参阅 DOCKER.md。

其他 IDE

对于任何兼容 MCP 的 IDE，请使用以下设置：

• 命令： <install-path>/covate/bin/covate（Windows 上使用 covate\Scripts\covate.exe）
• 传输方式： stdio

完成配置后，重启 IDE。

使用方法

可用工具

面向用户：学习会话

对 AI 助手说：

• “测验我对这项更改的理解”
• “测试一下我是否理解了”
• “帮我学习你做了什么”

Agent 将创建一张交互式学习卡片，并等待你完成。

注意：测验分数会保存在本地，供你自行跟踪，但不会返回给 Agent——这样可以保持上下文简洁。

面向 Agent：调试工具

调试工具会在后台静默运行：

• 先搜索：遇到错误时，Agent 会搜索以往的解决方案
• 修复后记录：修复错误时，Agent 会记录解决方案
• 渐进式披露：返回精简摘要，而非完整记录
• 快速查找：使用倒排索引进行基于关键词的搜索

更新

一行命令更新（推荐）

远程更新脚本会自动检测你的安装，并且适用于任何路径格式（包括中文／非 ASCII 路径）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/covate/main/scripts/update.sh | bash

irm https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/covate/main/scripts/update.ps1 | iex

更新脚本将：

1. 自动检测安装位置（支持多个安装）
2. 拉取仓库中的最新更改
3. 强制重新安装依赖项，确保版本同步
4. 验证安装完整性并报告任何问题
5. 检测 MCP 服务是否正在使用，并提供清晰的说明

为什么使用远程更新？

• ✅ 无需通过 cd 导航，即可支持中文／非 ASCII 路径
• ✅ 始终使用仓库中的最新更新逻辑
• ✅ 即使忘记安装位置，也能自动检测
• ✅ 妥善处理多个安装

本地更新（替代方案）

macOS / Linux：

~/covate/scripts/update.sh

Windows（PowerShell）：

~\covate\scripts\update.ps1

手动更新

# Navigate to installation directory
cd ~/covate  # or your custom installation path

# Pull latest changes
git pull origin main

# Update dependencies
# Using uv
source covate/bin/activate          # macOS/Linux
# covate\Scripts\activate           # Windows
uv pip install -e '.[dev]' --upgrade

# Or using standard venv
source covate/bin/activate           # macOS/Linux
# covate\Scripts\activate            # Windows
pip install -e '.[dev]' --upgrade

🖼️ 截图

学习会话 WebUI

🔒 安全与隐私

🔮 路线图

我们正在打造一个伴随你不断成长的个性化学习中心。以下是即将推出的内容：

🔍 高级搜索与索引（v1.3）

📱 移动应用（v2.0）

🎯 个性化学习中心（v2.5）

🤖 AI 增强功能（v3.0）

想影响路线图？ 提交 issue 或参与讨论！

🔧 环境变量

🤝 贡献

欢迎贡献！请按照以下步骤操作：

1. Fork 此代码库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 安装开发依赖：uv pip install -e '.[dev]'
4. 修改代码并运行测试：pytest
5. 提交 Pull Request

详细指南请参阅 CONTRIBUTING.md。

📬 联系方式

📄 许可证

本项目采用 MIT License 授权。

使用 FastMCP • MCP Standard • Glama MCP 构建