内容
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# 🎓 LITERA-A模型上下文协议生态系统### *首个基于MCP（模型上下文协议）的集成教育智能操作生态系统和自系统。*
[
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF)
[](https://kurikulum.kemdikbud.go.id)
[](LICENSE)
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[📋](#-概述) • [✨ 主要功能](#-16-core-mcp-modules) • [🏗️ 系统架构](#%EF%B8%8F架构) • [🚀 快速开始](#-快速开始) • [🔌 客户端集成](#-客户端集成) • [🤝 贡献](#-许可证--作者)
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## 📋 概述
**LITERA-AI MCP** 是一个基于 **模型上下文协议（MCP）** 的集成人工智能服务器平台，专为现代化国家和国际教育生态系统而设计。
通过将 MCP 服务器连接到 **Claude Desktop**、**Antigravity IDE**、**Cursor** 或 **VS Code** 等 IDE/客户端，用户可以立即访问 **16 个 MCP 教育专业模块** 和 **61+ 个自动化学习工具**。
> [!NOTE]
> **AI 引擎灵活性：** 具有双引擎自动支持 **本地 Ollama** （*离线和私有*，通过 `Litera-AI.gg 模型）和 **OpenRouter 云 API** （*高）。
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## 系统架构
```mgraph TD
subgraph ClientLayer ["🖥️ MCP 客户端应用程序"]
Claude["Claude Desktop"]
IDEigravity IDE"]
Cursor["Cursor / VS Code"]
end
subgraph ProtocolLayer ["⚡ 模型上下文协议（PC 2.0 stdio）"]
MCPServerITERA-AI 主 MCP 服务器 <br/> (litera_mcp/server.py)"]
end
subgraph ModuleLayer ["🧩 16 个 MCP 教育专业模块（61 个工具）"]
M1["1. 学生档案 MCP"]
M2["2. 自适应学习 MCP"]
M3["3. 评估和论文评分 MCP"]
M4["4. 教师和教学模块 MCP"]
M5["5. 家长和每周报告 MCP"]
M6["6. AI 诊断（CNN + DKT）MCP"]
M7["7. 问题生成器（HOTS/AKM/PISA）MCP"]
M8["8. 课程和对齐 MCP"]
M9["9. 苏格拉底式 AI 辅导 MCP"]
M10["10. 学术研究 MCP"]
M11["11. 编程教育 MCP"]
M12["12. 学习分析和知识图谱 MCP"]
M13["13. 内容（幻灯片/思维导图/闪存卡）MCP"]
M14["14. 语音和发音评分 MCP"]
M15["15. 学校管理 MCP"]
M16["16. AI 网关引擎 MCP"]
end
subgraph AIEngineLayer ["🧠 双 AI 执行引擎"]
Ollama["本地 Ollama 引擎 <br/> (模型：Litera-AI.gguf / 70B)"]
OpenRouter["OpenRouter 云 API <br/> (DeepSeek-R1 / Claude / GPT-4o)"]
end
ClientLayer -->|JSON-RPC 2.0 Stdio| ProtocolLayer
ProtocolLayer --> ModuleLayer
ModuleLayer --> AIEngineLayer
```
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## ✨ 16 个核心 MCP 模块
| 图标 | MCP 模块 | 主要描述和功能 | 状态 |
| :---: | :--- | :--- | :---: |
| 🧑🎓 | **学生档案 MCP** | 学生档案管理，学习风格映射（VARK）和进度评分。 | `Active` |
| 📈 | **自适应学习 MCP** | 自定义材料推荐和动态难度调整。 | `Active` |
| 📝 | **评估 MCP** | 考试创建，自动论文评估，分析评分标准和抄袭检测。 | `Active` |
| 👨🏫 | **教师 MCP** | 课堂仪表盘，教学模块创建（RPP Plus）适用于独立课程和教学大纲。 | `Active` |
| 👨👩👧 | **家长 MCP** | 每周/每月儿童进展报告和家长指南。 | `Active` |
| 🔬 | **AI 诊断 MCP** | 概念掌握概率分析和辍学风险预测（DKT）。 | `Active` |
| ❓ | **问题生成器 MCP** | HOTS（C4-C6 布鲁姆）问题创建，AKM Literacy/Numeracy，PISA 和多选题。 | `Active` |
| 📚 | **课程 MCP** | 独立课程，K13，剑桥国际和 IB 结构和调整。 | `Active` |
| 🏛️ | **AI 辅导 MCP（苏格拉底式）** | 苏格拉底式推理对话（类比，模拟和逐步指导）。 | `Active` |
| 📑 | **研究 MCP** | 学摘要，APA 7th/IEEE 引用创建和文献综述。 | `Active` |
| 💻 | **编程教育 MCP** | 16+ 编程语言和框架的代码问题，错误解释和代码审查。 | `Active` |
| 📊 | **学习分析 | 热图生成，谱可视化和预测分析报告。 | `Active` |
| 🎨 | **内容 MCP** | 演示文稿，Mermaid.js 思维导图，闪存卡和可打印的 LKPD 创建。 | `Active` |
| 🎙️ | **语音 MCP** | 语音转文本，文本转语音和发音评分。 | `Active` |
| 🏫 | **学校管理 MCP** | 课程调度，数字证书和学校管理自动化。 | `Active` |
| 🌐 | **AI 网关 MCP** | 多提供商（本地 Ollama，OpenRouter，OpenAI，vLLM，Claude）。 | `Active` |
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## 🚀 快速开始
### 1. 系统要求
- **Python**：版本 `3.9` 或更高。
- **Git**：用于克隆存储库。
- **Ollama** （可选）：用于离线/本地运行 AI 模型。
### 2. 安装和设置
```bash
# 克隆此存储库
git clone https://github.com/litera-intelligence-ai-mcp.git
cd litera-ai-mcp
# 创建并激活虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows PowerShell
# source venvactivate # Linux/macOS
# 安装依赖项
pip install pydantic requests### 3.测试 MCP 服务器
```# 运行主教育 MCP 服务器（57 个工具）
python litera_mcp/server.py
# 运行旗舰推理 MCP 服务器（4 个核心工具）
python mcp_server/litera_mcp_server.py
```
---
## 🔌 客户端集成
您可以直接通过复制以下配置将 **Litera-AI MCP** 连接喜欢的应用程序：
### 1. Claude DesktopAPPDATA%\Clclaude_desktop`)
```json
{
m": {
"litera-ai-educational-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"C\\to\\litera-ai-mcp\\litera\\server.py"
],
"cwd": "C:\\path\\to\\lit-mcp"
}
}
}
```
### 2. Antigravity IDE / Cursor / VS Code (`mcp_config.json`)
```json
{
"mcpServers "litera-ai-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"c:/path/to/litera-ai-mcp/litera_mcp/server.py"
],
"cwd": "c:/path/to/litera-ai-mcp"
}
}
}
```
> [!TIP]
> [mcp_configmcp_config.example.json) 示例配置文件已在存储库中提供。
---
## 📁 项目目录结构
```text
MODEL-AI-LITERA AI/
├── 📁 litera_mcp/ # 主 MCP 包（16 个模块，57 个工具）
│ ├── 📄 server.py # MCP JSON-RPC Stdio 服务器循环
│ 📄 config.py 设置和环境变量
│ ├── 📁 domain/ # 模式，数据模型和 Pydantic 实体
│ ├── 📁 engines/ # 诊断引擎，DKT 和 LLM 网关
│ └── 📁 tools/ # 16 个教育 MCP 工具文件
├── 📁 mcp_server/ # 旗 服务器（推理和代码架构）
│ └── 📄 litera_mcp_server.py # Litera-AI 旗舰版的 Stdio 服务器循环
├── 📁 models/ # 本地 GGUF 模型文件存储
├── 📄 Modelfile # Ollama 模型配置文件
├── 📄 pyrefly.toml # Linter 和静态类型检查器配置
├── 📄 mcp_config.example.json # MCP 客户端配置文件模板
└── 📄 README.md # 项目官方文档
```
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## 📜 许可证和作者
该项目在 **[MIT 许可证](LICENSE)** 下获得许可 - 免费用于全球教育技术进步。
**由：**
[](https://github.com/litera)
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<sub>用 构建的教育 AI。</sub>
</div>
