Mastery Pathing
ai.saifs由 saifs.ai 發布官方發布者v1.0.1更新於 Oct 30, 2026
Map prerequisites, track mastery and recommend the next topic each learner is ready for.
發布方自己的服務：Customer Intelligence & Segmentation
概覽
遠端 MCP 伺服器，用來梳理主題的先備知識關係、評估各技能掌握度，並推薦學習者下一步該學什麼。
- 可以做什麼
- 依主題與相依關係建立經驗證的先備知識圖，包含循環偵測與缺口標記
- 根據學習者作答，以 BKT 與 Elo 評估圖中各技能的掌握度
- 推薦學習者目前已具備條件學習的下一個主題，並以掌握度證據說明理由
- 診斷阻擋目標主題的先備知識缺口，並提出補救路徑
- 產生從目前狀態到目標的掌握度感知學習序列，並在同一 Elo 尺度上評估題目與學習者難度
- 適用情境
- 適合輔導、課程設計或學習平台情境：需要讓助理判斷學習者下一步該學什麼、找出阻擋目標的缺口，或依含先備關係的教學大綱安排補救順序。
- 執行需求
- 需要遠端 Streamable HTTP 端點，無需安裝。必須以 OAuth 2.1（PKCE 與動態用戶端註冊）登入，用戶端首次使用時會開啟登入頁面。適用於支援 OAuth 的用戶端，例如 VS Code/GitHub Copilot、Claude 連接器與 Claude Code。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Mastery Pathing，將其新增到工作區。
- 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存，絕不會在公開頁面上展示。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。
交給代理程式安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。
閱讀 https://sourceweft.com/mcp/ai.saifs%2Fmastery-pathing/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。其他 MCP 客戶端
把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。
{
"mcpServers": {
"mastery-pathing": {
"type": "http",
"url": "https://mastery-pathing-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}README
Mastery Pathing
The “what should this learner study next?” engine: a validated prerequisite graph, per-skill mastery (Bayesian Knowledge Tracing / Elo), and a knowledge-frontier recommendation. Diagnoses the gaps blocking a goal and returns a mastery-aware sequence from the current state to that goal.
Install
VS Code / GitHub Copilot
Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:
Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.
Claude (claude.ai, Desktop)
Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:
Claude Code
Any other MCP client
Point it at https://mastery-pathing-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.
Tools
Example prompts
- “Here’s our syllabus with prerequisites. What should this student study next?”
- “They want to reach quadratic equations. Which gaps are blocking that, and in what order should we remediate?”
- “Build a learning sequence from their current mastery to the chapter on recursion.”
Support
- Website: https://saifs.ai
- Issues: https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
- Privacy: https://saifs.ai/privacy_policy
來源：servers/mastery-pathing/README.md，提交 f5c0037
工具
0版本歷史
2- v1.0.1最新Oct 29, 2026
- v1.0.0Oct 22, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 85%
該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通必需25 分
- 已宣告認證方式必需10 分
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
其他 Saifs 整合
Customer Intelligence & Segmentation
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遠端 MCP 伺服器，依購買歷史把客戶名單分成 A/B/C/D 等級，並產生業務跟進名單。
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遠端 MCP 伺服器，為助理提供收益管理運算：建議價格、保護水位、超賣上限與訂房進度警示。
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遠端 MCP 伺服器，以統計製程管制圖監控指標串流，只在出現真實的失控漂移時告警。
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遠端 MCP 伺服器，將銀行收款、銀行流水與 GST 2B 資料列與未結發票及帳冊比對，提供信心分數與異常佇列。
Optimization Solver (LP / MIP Scheduling)
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遠端 MCP 伺服器，用於求解線性與混合整數最佳化問題，回傳最佳方案、影子價格與不可行原因。