Honcho
Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.
Schedule spaced reviews and exam study plans from each learner's forgetting curve.
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 5/5 项检查 · 你的提问会经过开发者的服务器(learning-optimizer-mcp.saifs.ai)
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude · 约 2 分钟
不需要密钥,不用安装程序 · 在 claude.ai 或桌面应用设置一次,即可在聊天中使用 · 免费账户可添加 1 个 · Team/Enterprise 方案由所有者(Owner)添加
CustomizeConnectors
把这里的内容复制到 Claude 中同名的输入框,然后点击 Continue
Learning Optimizerhttps://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcpAuthentication 保持 Claude 检测到的设置,然后点击 Add
+ConnectorsLearning Optimizer
用 Learning Optimizer 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Learning Optimizer,或回答中出现 Learning Optimizer 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
仅企业版 ChatGPT 可连接
适用于网页版 ChatGPT Business、Enterprise 或 Edu,需由工作区管理员或所有者添加 · 使用 Free、Plus 或 Pro:你的 ChatGPT 方案暂时无法自行连接 MCP
Plugins+Add custom MCP server
输入名称,在 Connection 下粘贴地址,勾选风险提示,然后点击 Create as a plugin
Learning Optimizerhttps://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp开启新聊天,输入前先从插件列表中选择 Learning Optimizer
用 Learning Optimizer 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 ChatGPT 说正在使用 Learning Optimizer,或回答中出现 Learning Optimizer 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 OpenAI 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Claude Code · 约 2 分钟
不需要密钥,不用安装程序
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
claude mcp add --transport http --scope user learning-optimizer https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp应能看到 Learning Optimizer 在列表中并显示已连接
用 Learning Optimizer 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Learning Optimizer,或回答中出现 Learning Optimizer 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor · 约 2 分钟
不需要密钥,不用安装程序
用 Learning Optimizer 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Learning Optimizer,或回答中出现 Learning Optimizer 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code · 约 2 分钟
不需要密钥,不用安装程序
用 Learning Optimizer 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Learning Optimizer,或回答中出现 Learning Optimizer 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看
通过网页连接的应用使用的地址
https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcpJSON 设置在下方“开发者专用”中
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user learning-optimizer https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"learning-optimizer": {
"url": "https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"learning-optimizer": {
"type": "http",
"url": "https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
通过互联网连接,适用于
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
服务器要求先登录,才会列出它的工具。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日
注册名称已通过域名 saifs.ai 验证(注册中心会核实域名所有权)
代码最后更新于14天前
使用 MIT
在 311 毫秒内响应(HTTP 401)
声明支持 OAuth 登录,你的 AI 应用可以带你去登录
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
还没有评价
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 5 项适用的基础检查中通过了 5 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
GitHub 仓库最后更新于14天前,最新版本(1.0.1)于16天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,因此也能用于支持远程 MCP 的应用,例如 ChatGPT Business 及以上方案。
同一分类中有:Honcho, ShipSwift, Pm Claude Skills
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.
1310 professional Agent Skills + workflow recipes — searchable & fetchable over MCP.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
A personalised spaced-repetition engine: it models each learner’s forgetting curve per item and schedules the fewest reviews that still hit a target retention. Built on Ebbinghaus, Leitner / SM-2 (Anki’s baseline), Half-Life Regression and FSRS. Also builds a full study plan that peaks retention by exam day.
| Registry name | ai.saifs/learning-optimizer |
| Endpoint | https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp |
| Transport | Streamable HTTP (remote, nothing to install) |
| Auth | OAuth 2.1 — PKCE (S256) and dynamic client registration; your client opens a sign-in page on first use |
| Publisher | SAIFS AI |
Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:
{
"servers": { "saifs-learning-optimizer": { "type": "http", "url": "https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp" } } }
Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.
Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:
https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
claude mcp add --transport http saifs-learning-optimizer https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
Point it at https://learning-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp using the Streamable HTTP transport. The server returns 401 with a WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… challenge, so OAuth-aware clients sign in automatically.
| Tool | What it does |
|---|---|
schedule_review | Next optimal review time and predicted recall probability for one learner-item after the last result. |
due_reviews | Today’s review queue for a learner, priority-ordered. |
predict_retention | Probability of recall for an item at a future date. |
optimize_study_plan | Full schedule over an item bank so retention peaks on exam day. |
forgetting_curve | Fitted decay curve and parameters for one learner-item. |
explain_schedule | Why this interval: model, evidence and confidence. |