MoeReview
A local-first study workspace for MCP agents, providing a web UI for learning, quizzing, and review, independent of agent lifecycle.
README
MoeReview
<p align="center"> <strong>给 MCP Agent 用的本地优先学习工作台。</strong><br /> 让 Agent 负责思考,让浏览器负责稳定承载学习流程。 </p>
<p align="center"> <a href="./README.en.md">English</a> · 简体中文 </p>
<p align="center"> <img alt="Node.js >= 18" src="https://img.shields.io/badge/node-%3E%3D18-339933?logo=node.js&logoColor=white" /> <img alt="React" src="https://img.shields.io/badge/react-19-61DAFB?logo=react&logoColor=111" /> <img alt="Vite" src="https://img.shields.io/badge/vite-8-646CFF?logo=vite&logoColor=white" /> <img alt="MCP" src="https://img.shields.io/badge/MCP-agent%20tools-8A2BE2" /> <img alt="Local first" src="https://img.shields.io/badge/storage-local--first-blue" /> <img alt="License: GPL v3" src="https://img.shields.io/badge/license-GPLv3-blue" /> </p>
这不是又一个“聊天窗口套壳”。MoeReview 更像一台学习机甲的驾驶舱:Agent 负责推理和教学,Hub 负责稳定连接,Web UI 负责沉淀、做题、回看和交互。
目录
- 它解决什么问题
- 功能亮点
- 架构
- 目录结构
- 环境要求
- 快速启动
- 安装与构建
- 启动 Hub
- 配置 MCP Adapter
- 可选 Agent Skill
- 核心交互模型
- 常用命令
- 本地数据
- 常见问题
- 开源前状态
它解决什么问题
很多 AI 学习工具把所有东西都塞进聊天记录里:讲解、题目、答案、状态、提醒混在一起。MoeReview 的思路是把学习流程拆成更稳定的界面层:
- 长期有价值的内容进入学习分页。
- 临时说明和下一步建议进入右侧引导面板。
- Agent 可以等待用户在网页里答题或发消息。
- Agent 下线后,网页仍然能打开并回看历史。
换句话说:不要让 Agent 的生命周期绑架学习界面的稳定性。
功能亮点
- 常驻
MoeReview Hub,Web 页面不依赖 Agent 启动。 - 临时
MCP Agent Adapter,只负责把 MCP 工具调用转发给 Hub。 - 会话级历史:学习分页、收藏、错题、问答历史、活动日志。
- 测验页面、答案收集、结果页和错题沉淀。
- 右侧
Guidance Panel展示临时状态、短建议和下一步。 - 无 Agent 时也能进入欢迎页和回看历史。
- 默认本地存储,不需要账号或云服务。
架构
Browser UI <-- HTTP / WebSocket --> MoeReview Hub <-- HTTP --> MCP Agent Adapter <-- stdio --> Agent
MoeReview 后端拆成两个角色:
MoeReview Hub:常驻 HTTP/WebSocket 服务,负责网页、会话、历史、连接状态和事件路由。MCP Agent Adapter:临时 MCP stdio 服务,负责注册 Agent,并把工具调用转发到 Hub。
这样做的直接收益是:重启 Agent、切换 Agent、结束 Agent 对话,都不会导致网站不可访问。
目录结构
.
+-- mcp-server/ # MoeReview Hub 和 MCP Agent Adapter
| +-- src/hub.ts # Hub 入口
| +-- src/index.ts # MCP Adapter 入口
| +-- src/ws/server.ts # HTTP / WebSocket / API / 路由
| +-- src/tools/ # MCP 工具实现
+-- web/ # React + Vite 前端
+-- skills/
| +-- moereview-agent/ # 可选 Codex skill:约束 Agent 正确使用 MoeReview
+-- docs/ # 设计文档
+-- scripts/ # 本地快速启动与检查脚本
+-- start.cmd # Windows 双击启动入口
+-- README.md # 中文文档
+-- README.en.md # 英文文档
环境要求
- Node.js 18+
- npm
- 一个支持 MCP 的 Agent / 客户端
当前项目优先服务本地单用户场景。账号系统、云同步、权限模型都还没引入。
快速启动
Windows 用户可以直接双击:
start.cmd
或者在仓库根目录运行:
npm run start
这会自动:
- 检查 Node.js 和 npm。
- 安装缺失的
web/mcp-server依赖。 - 构建前端和后端。
- 检查
3456端口。 - 打开浏览器。
- 启动 MoeReview Hub。
如果只想检查环境:
npm run check
如果不想自动打开浏览器:
npm run start:no-open
快速启动脚本不会自动 kill 端口占用者。如果 3456 被占用,请手动停止旧进程,或者使用:
.\scripts\start.ps1 -Port 4567
安装与构建
安装依赖:
cd mcp-server
npm install
cd ../web
npm install
构建前端:
cd web
npm run build
构建 Hub / MCP Adapter:
cd ../mcp-server
npm run build
如果你从仓库根目录开始,可以按这个顺序执行:
cd web
npm run build
cd ../mcp-server
npm run build
启动 Hub
Hub 默认监听 3456 端口,并托管已经构建好的 web/dist。
cd mcp-server
npm run hub
然后打开:
http://localhost:3456
没有 Agent 连接时,MoeReview 仍然可以正常打开,进入欢迎页或回看历史会话。
如果要换端口:
$env:MOEREVIEW_HUB_PORT="4567"
npm run hub
配置 MCP Adapter
构建 mcp-server 后,在你的 MCP 客户端里配置:
node <repo>/mcp-server/dist/index.js
示例:
{
"mcpServers": {
"moereview": {
"command": "node",
"args": ["<absolute-path-to-repo>/mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}
把 <absolute-path-to-repo> 替换成你本地 clone 的仓库路径。
推荐启动顺序:
- 构建
web和mcp-server。 - 运行
npm run hub启动 Hub。 - 启动支持 MCP 的 Agent / 客户端。
- 打开
http://localhost:3456。
可选 Agent Skill
仓库内提供了一个可选 Codex skill:
skills/moereview-agent/
它不规定教学方法,不干涉讲解风格。它只约束 Agent 如何正确使用 MoeReview:
- 显式绑定会话。
- 每轮开始读取 pending messages。
- 真实地区分
idle/waiting/working/disconnected。 - 把讲解、总结、出题、批改和复习计划优先渲染到 MoeReview Web UI,而不是只写在 Agent 聊天里。
- 只有有长期回看价值的内容才创建 page。
- 临时状态和下一步建议放到侧边栏 guidance。
如果你的 Agent 支持显式 skill 调用,可以使用:
Use $moereview-agent
或者直接指向:
skills/moereview-agent/SKILL.md
如果你的 Agent 不会自动选择 skill,MoeReview 不能从 Hub 侧强制模型调用 MCP 工具。推荐在具体复习目录放一个 AGENTS.md,把 MoeReview 设成默认 Web-first 工作区,例如:
# MoeReview Web-First Study Workspace
如果 MoeReview MCP 工具可用,复习、讲解、出题、批改、总结前必须使用 `$moereview-agent`。
实质学习内容写入 MoeReview pages / quiz / result / guidance,Agent 聊天只保留短状态和错误说明。
需要用户继续操作时使用 `enter_standby`,让用户留在 Web UI。
这类工作区默认指令能减少每次手动输入 Use $moereview-agent 的次数。
性能优化工具
为了减少 MCP 往返,Agent 应优先使用两个聚合工具:
prepare_turn:一次返回绑定状态、pending Web 消息和轻量 session snapshot,替代常见的get_binding_status+get_pending_messages+ 小范围get_session_snapshot。update_workspace:一次批量更新普通 pages、guidance、progress、toast、dashboard,替代多次show_card/create_pages+set_guidance_panel+set_progress。
推荐普通学习轮次:
prepare_turn
update_workspace
测验和批改仍然使用专用工具:
show_quiz
enter_standby
show_result
结果页与修正工具
show_result 是 MoeReview 的专用结果页工具,不是普通文本页。Agent 必须传结构化逐题结果,Hub 会根据逐题字段自动计算正确率。
每题至少需要提供以下任一种判分信息:
correct: true | falseverdict: "correct" | "partial" | "wrong" | "skipped"score+maxScore
自然语言批改不要放进 results 数组;应放到 summary.feedback 或 summary.grading_notes。否则结果页无法可靠统计,也容易误导用户。
示例:
{
"results": [
{
"id": "q1",
"verdict": "partial",
"score": 0.5,
"maxScore": 1,
"user_answer": "用户答案",
"correct_answer": "参考答案",
"explanation": "方向正确,但关键步骤不完整。"
}
],
"summary": {
"time_spent": 120,
"feedback": "整体反馈",
"grading_notes": "可选的自然语言批改说明"
}
}
如果已经发布的结果页或学习页有实质错误:
- 用
correct_result修正结果页。必须提供具体reason,旧页会标记为superseded,新页作为修订版追加。 - 用
supersede_page作废严重错误、重复或误导性的页面。必须提供具体reason。
这两个工具用于少数纠错场景,不用于普通措辞润色或无理由改写历史。
核心交互模型
Pages:长期学习记录
适合放进 page 的内容:
- 知识点讲解
- 结构化总结
- 测验题
- 测验结果
- 错题复盘
- 学习计划
- 重要修订
不适合放进 page 的内容:
- “好的”
- “我正在处理”
- 临时建议
- 工具状态
- 一句话提醒
Guidance Panel:右侧临时引导
适合放到侧栏的内容:
- 当前状态
- 下一步建议
- 操作提示
- 等待用户输入的说明
- 轻量警告
目标是让用户不打开 Agent 聊天窗口,也知道当前该做什么。
Agent 等待与唤醒
MCP 不能反向唤醒一个已经结束的 Agent turn。MoeReview 因此明确区分状态:
| 状态 | 含义 |
|---|---|
offline |
当前会话没有 Agent |
idle |
Adapter 在线,但 Agent 没有主动等待 |
waiting |
Agent 正在 wait_for_response / ask_choice / enter_standby |
working |
Agent 正在处理或调用工具 |
disconnected |
Agent 心跳过期或连接断开 |
只有 waiting 可以被 Web 输入立即唤醒。
idle 和 working 状态下,Web 消息会进入队列,等待 Agent 下一轮调用 get_pending_messages。
常用命令
前端:
cd web
npm run dev
npm run build
npm run lint
后端:
cd mcp-server
npm run build
npm run hub
npm run dev:hub
npm run start
注意:npm run start 启动的是 MCP Adapter,不是 Hub。
本地数据
MoeReview 默认把运行时数据放在用户目录:
~/.examforge/
会话数据包括:
meta.jsonpages.jsonfavorites.jsonwrong_answers.jsonqa_memory.jsonactivity_log.jsonmessage_queue.jsonguidance.json
这些数据不应该提交到 Git。
常见问题
3456 端口被占用
Hub 不会自动 kill 端口占用者。请手动停止旧进程,或者设置 MOEREVIEW_HUB_PORT。
Hub 打开了,但不是完整 Web UI
通常是还没构建前端:
cd web
npm run build
然后重启 Hub。
MCP 工具提示 Hub 未启动
先启动 Hub,再启动 MCP Adapter:
cd mcp-server
npm run hub
前端发消息后 Agent 没反应
看会话状态:
waiting:应该能立即唤醒。idle:消息已入队,Agent 下一轮读取。working:消息已入队,等待 Agent 忙完。disconnected:需要重启 MCP Adapter。
开源前状态
MoeReview 仍在快速迭代中,API 和目录结构可能继续变化。当前最重要的设计原则是:
Web 工作台必须独立于 Agent 生命周期稳定运行。
后续适合补:
- 一键启动脚本
- 连接诊断面板
- pending message 数量提示
- standby 取消 / 延长机制
- 自动生成 MCP 工具文档
License
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。