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Learn Shell 是一个面向 AI 智能体的原生教学操作系统，为 AI 的教学意图提供可承载、可练习、可评分的实体课堂。它以 MCP 服务器加自托管 Web 应用的形式交付，核心能力包括课程管理、课时、FSRS 调度闪卡、带评分的练习、思维导图、文档阅读器，以及供智能体回读的教学记忆层。教师智能体通过 MCP 与系统交互，当前提供约 50 个工具、数据资源与可组合的技能/提示词层；人类学习者则通过普通 Web 应用访问，两者读写同一份数据。项目采用 AGPL-3.0 许可，v1 为单机、无鉴权信任模型，默认绑定 127.0.0.1，跨设备部署需显式开启 HOST=0.0.0.0 并配置 CORS_ORIGINS，切勿暴露到公网。系统自 2026-07-02 起持续用于真实教学关系。

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工具介绍

Learn Shell 是一个面向智能体的原生教学操作系统，目标是为 AI 的教学意图提供一个可以真正被学习者学习、练习和接受的“教室”。它不替代用户日常对话的 AI，而是为其教学行为提供落点：课程、课时、闪卡、带评分的练习、思维导图、文档阅读器，以及智能体可回读的记忆层。教师可以更换会话甚至更换模型，重新进入时课堂仍保持原样。

用途

Learn Shell 把 AI 的教学意图转化为学习者可以实际学习、练习并接受评分的实体内容。它解决的是聊天窗口缺乏“地板”的问题：教学证据随上下文窗口蒸发，每次新会话教师都从陌生开始。Learn Shell 为教学提供持久化场所，使教学关系可延续。

主要能力

系统由 MCP 服务器与自托管 Web 应用组成。教师智能体通过 MCP（当前约 50 个工具、数据资源及可组合的技能/提示词层）与系统交互；人类通过普通 Web 应用访问，两者读写同一数据。已上线页面包括：Courses、Lesson（课程文本 + 练习 + Live Teaching 面板）、Review（FSRS 闪卡复习）、Cards（卡组管理）、Journal（学习传记时间线）、Quiz（智能体生成 + 真实题库）、Mind Map、Document Reader，以及 Settings（身份、外观、契约证书与节奏、学习者模型、反馈账本、数据导出）。

MCP 表面具备自描述性：可通过 manifest://capabilities 资源读取实时生成的工具、资源、提示词与配方菜单；变异类工具返回结构化的成功/错误信封，多数工具（约 34/50）支持可选 idempotency_key 以保证重试安全。教学循环已实际运行：授课 → 练习评分 → 形成假设 → 基于证据与反事实检查进行归因 → 修订下一课 → 修订历史以 Revised · v{n} 对学习者可见。此外提供教师收件箱（get_teacher_inbox），以增量待办列表列出待评分、未反思的 Live 会话、未回复的 AdHoc 消息、闪卡难点、未签署契约等，每项提示下一步应调用的工具。Live Teaching 支持实时回合制会话、在线/离线桥接与课中快照恢复。

使用方式

  1. 启动数据库：docker compose up -d（仅 Postgres，应用以宿主机进程运行）。
  2. 复制环境变量：cp apps/server/.env.example apps/server/.env；代码中 DATABASE_URL 无默认值，缺少将拒绝启动。
  3. 安装依赖并迁移：pnpm install，然后 pnpm --filter @learn-shell/server db:migrate；可选执行 pnpm --filter @learn-shell/server db:seed:demo 载入演示数据（真实 CFA 课程，标记 is_demo，非真实入学前提）。
  4. 运行 apps/server（:3000）与 apps/web（:5173 开发模式），打开 http://localhost:5173/lesson。
  5. 连接 MCP：claude mcp add learn-shell -e DATABASE_URL="postgresql://learn_shell:learn_shell_dev@localhost:5432/learn_shell" -- pnpm -C /absolute/path/to/learn-shell --filter @learn-shell/server mcp（stdio 传输，兼容任何支持 MCP 的客户端）。
  6. 首先读取 manifest://capabilities，再按需通过 recipe://<name> 拉取配方。若尚无 active learner_agent_pair，真实入学需使用 create_pair 工具：学习者先在 Web 首次运行页输入自己的姓名（姓名主权，智能体不得代填），随后智能体以该确切姓名调用 create_pair。

自托管跨设备访问需同时满足两个显式选项：HOST=0.0.0.0 与 CORS_ORIGINS 设置正确，否则回退为仅回环绑定与仅 localhost 的 CORS 允许列表。

适用场景

适合已有日常对话 AI、希望将其教学行为持久化并形成完整教学闭环的个人或单机环境用户。系统自 2026-07-02 起持续用于真实教学关系：一名学习者备考真实考试，一个智能体担任其教师。适合需要课程、练习评分、闪卡复习、教学记忆延续的场景。

限制

v1 采用单机、无鉴权信任模型：服务器默认绑定 127.0.0.1，无账户系统、无按智能体凭证、无范围令牌、无“actor: mcp”之外的审计追踪。跨设备部署为显式选择加入，仅应在受信任局域网内进行，绝不可将服务器（REST 或 MCP stdio 桥）暴露到公网。真实鉴权已在路线图中，面向多设备场景，但尚未实现。项目当前为 working system，自 2026-07-02 起持续自用；文档与代码不一致时以代码为准。2026-07-28 MCP 规范修订（无状态核心、Apps 与 Tasks 扩展）在路线图关注列表中，尚未承诺。界面为双语：文档与回执以英文优先，MCP 工具描述与预报告在 v0.1 以中文优先，完整英文本地化在路线图中。

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