LingJing

Name: LingJing
Author: genesis-plan

作者：genesis-plan版本 1.0.2i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.genesis-plan/lingjing

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

LingJing classroom MCP: human teaches, AI student questions; returns blindspots & summary.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 其他

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

npm已安装 Node.js（用于 npx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "lingjing": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lingjing-classroom-mcp"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add lingjing -- npx -y lingjing-classroom-mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "lingjing": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lingjing-classroom-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "lingjing": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lingjing-classroom-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

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。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

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7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 genesis-plan 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 32606 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 32606 个服务器的 61% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 32606 个服务器的 100%

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。

常见问题

LingJing 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 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。

它需要哪些密钥或代码？

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。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.2）于25天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Georgia MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ 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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

在你的电脑上运行★ 440MIT14个月前更新

安装

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

在云端运行★ 211前天更新

安装

Georgia MCP

作者：abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

电脑或云端今天更新

安装

作者的 README

打开 README

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。

灵境 LingJing

一间虚拟课室：人类给 AI 上课，AI 当一面镜子。

人讲 → AI 多角追问 → 人答 → 人自判 → 带走你的思考、盲区与总结。

English web version (no install, BYO-key): https://github.com/genesis-plan/lingjing/lingjing-en/ — three personal uses: self-learner comprehension checks, a private knowledge library, your own experience made queryable. No signup; your API key stays in your browser and is never sent to any server (BYO-key app). Works with free models (OpenRouter free tier).

角色契约：人类是体验者（也是传授者），AI 是激发者；AI 不学习、不评分、不判定，判定权永远归人。 这不是产品态度，是架构不变量——世界模型 World = ⟨S, R, M, T⟩ 里根本不存在「学生 → 分数」这条边。

	说明
是	一间可以本机跑起来的虚拟课室；一名 AI 学生（一面镜子 · 小明）按七类探测追着你问；课后给你「他问的 / 你答的」逐条并排清单
不是	答疑机器人（它不答问）、评分 / 考核工具、知识库检索、情感陪伴产品，也不是公网可用的多租户服务

30 秒上手

① 跑起来（零依赖，Node 22+）

git clone https://github.com/genesis-plan/lingjing.git

cd lingjing node server.js # → http://localhost:8080

浏览器打开 http://localhost:8080（2D 课室）或 http://localhost:8080/classroom3d.html（3D 课室，Three.js 已本地化，离线可用）。再点 `/` 上的输入框，讲一段你熟悉的东西——课就开始。

不配任何密钥也能跑：走确定性兜底语料，流程完整、体验降级、全程零外发。

② 想让 AI 学生说人话（可选，须自带 key）

# 默认硅基流动（国内，数据不出境）；须自带 key

LINGJING_LLM_PROVIDER=siliconflow LINGJING_SILICONFLOW_KEY=xxx node server.js

或换其他境内提供商

LINGJING_LLM_PROVIDER=zhipu LINGJING_ZHIPU_KEY=xxx node server.js

仅当你明确要用境外 OpenRouter 时才指定（课堂文本将出境，须自担合规）

LINGJING_LLM_PROVIDER=openrouter LINGJING_OR_KEY=sk-or-v1-xxx node server.js

或换境内提供商（数据不出境）

LINGJING_LLM_PROVIDER=zhipu LINGJING_ZHIPU_KEY=xxx node server.js LINGJING_LLM_PROVIDER=siliconflow LINGJING_SILICONFLOW_KEY=xxx node server.js LINGJING_LLM_PROVIDER=deepseek LINGJING_DEEPSEEK_KEY=xxx node server.js

③ 看真实测试基线

node tools/test_questioning.mjs     # 提问引擎（确定性提问规格）

node tools/test_reflection.mjs # 双稿制反思引擎 node tools/test_weakpoint.mjs # 薄弱点定位层（跨场景必不同） node tools/test_p0_wiring.mjs # 盲区环端到端接线

完整 23 个测试的分类、依赖与真实通过数见 02 · 使用指南。

能力边界（诚实声明）

维度	说明
判定	不做。任何"你答到了没有 / 学生懂没懂"的自动判定都已被主动删除（曾经实装过，标定发现是噪声）
学生的"理解度"	不存在这个量。我们不知道一个 AI 学生有没有"悟"（它没有脑子），所以从不声称知道
AI 学生人数	1 名（一面镜子）。2026-09-18 由"5 名学生分角色"改为一名——要的是照出缝的镜子，不是一群角色
提问由谁决定	确定性层决定"问什么、钉哪个口子"（薄弱点定位 + 提问规格）；LLM 只当"嗓音"负责把它说出口
依赖	零第三方依赖（只用 Node 内置模块与浏览器标准 API）
数据	不留账号、不留手机号；课堂世界落 `sessions/`（已 gitignore）；配了 LLM 才外发文本，可切境内提供商或完全不配
部署	自托管（本机 / 内网）。无账号、无鉴权、无公网服务；公网运营前须过合规清单（见 06）
验证	`tools/` 下 23 个自动化测试；无 CI（改动无自动守护，见 07）

不承诺：AI 学生问出的话一定切中要害；任何"教育效果"。研究引用是我们的设计依据，不是"已达到该效果"的证据。

灵境 MCP · 给 AI Agent 的课室

灵境除了本机网页课室，现已打包成 MCP stdio server（lingjing-classroom-mcp）——让任何支持 MCP 的 AI Agent / 编排器直接调用这间"课室"：人（或 Agent）讲授，灵境当学生追问，返回盲区与总结。

特性：确定性引擎，无需 LLM、无需联网、可离线复现；fail-closed（无效会话直接报错）。与网页课室共享同一套"七类认知盲区"判定逻辑，但不经过 LLM 嗓音层，纯本地可复现。

一键接入（agents `npx` 即用）

npx lingjing-classroom-mcp

单网关工具 lingjing：action ∈ start_session（开课）→ teach（讲授 + 苏格拉底追问）→ reflect（七维盲区 + 总结 + 卡片）→ close_session（收尾并清理）。完整用法见 mcp/README.md。

发现 / 分发

渠道	状态
官方 MCP Registry	`io.github.genesis-plan/lingjing` v1.0.2（active · isLatest）
npm	`lingjing-classroom-mcp` @1.0.2
Glama / HiMCP / LobeHub	待自动收录（本仓已含 `server.json`，目录爬到即显）

包源码在 mcp/；Registry 条目与 npm 包版本一致。许可同本仓 UNLICENSED（商用须书面授权）。

文档

文档	内容
01 · 产品作用	它是什么、给谁用、为什么不评分、能力与边界、对外口径红线
02 · 使用指南	自托管上手、HTTP 接口、环境变量、LLM 配置、测试真实基线、常见问题
03 · 设计思想	角色契约、盲区照见反思环、理论依据、试过并删掉的东西、防漂移红线
04 · 技术参考	模块表、薄弱点定位层、提问引擎、双稿制反思、世界模型、LLM 接入、测试体系、已知问题
05 · 应用场景	七类场景（经验萃取 / 费曼自测 / 团队交接 / 教学训练 / 专家访谈 / 研究对照 / 部署形态）与误用清单
06 · 许可与合规	授权现状（UNLICENSED）、数据实践与出境提示、公网运营前必须补的清单
07 · 版本管理	当前无版本号体系的原因、建议约定、发布一致性清单、兼容性承诺
08 · 项目历史	从物理定律学习到虚拟课室的完整沿革，含被推翻的方向与被删除的功能
09 · 数学框架	设计期统一数学框架（灵境照见代数）——归档文档，实现以 04 为准
10 · 方法论基座	盲区照见反思环的方法论展开与证据基座——归档文档，实现以 04 为准

结构

server.js            极简 HTTP 服务（SSE 流式课堂 + 静态资源 + 安全护栏）

teacher.js 课堂编排：探针调度（薄弱点定向优先 + 轮转兜底）、纪要、finalize teaching.js 纯数学模型：薄弱点定位层 detectWeakPoints + 七类探测策略库 questioning.js TCMQ 确定性提问引擎（只产出"问句规格"，不产出文字） llm.js LLM 连接器：多提供商 + 降级链 + 按功能组合管线 world.js 世界模型 ⟨S,R,M,T⟩（公理3：人类＝外部输入；无"学生→分数"边） retention.js 匿名留存埋点（只给离线脚本读，绝不进用户屏幕） public/ 课室前端（2D/3D）、双稿制反思、课后总结、跨课知识库、课前生产性失败 tools/ 23 个自动化测试 + 辅助脚本 docs/ 主题文档（本表） mcp/ 灵境 MCP stdio 包源码（给 AI Agent 的课室，见上） server.json 官方 MCP Registry 清单（目录/Glama/HiMCP 自动发现用）

许可（摘要）

⚠️ 已知张力：LICENSE 字面禁止复制，而本文档的"30 秒上手"写着 clone 自跑 —— 二者尚未对齐，属版权人待拍板的法律决策，工程侧不代决。详见 06 · 许可与合规。

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