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IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon MCP配置与使用教程

MCP ServerMCP Registry官方收录

io.github.Albertito-AI/ibol-open-learning · v1.0.0

Citation and teaching tools for Insurance-Backed Offshore Liquidity by Albert Tan Sin Hon.

在 MCP Registry 查看 ↗源仓库 ↗

建议先在本页复制安装配置，再到上游核对文档与权限。

产品介绍

Citation and teaching tools for Insurance-Backed Offshore Liquidity by Albert Tan Sin Hon. IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon 是一个MCP Server，收录自 官方 MCP Registry。支持 stdio 传输。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

适用场景

代码审查与 GitHubCursor 开发必备

AgentHub Verified 可用性验证技术测试通过

自动化测试流水线已校验安装命令、传输协议与客户端兼容性

最近校验时间2026-11-08
安装配置格式测试有效CLI 与 mcpServers JSON 语法校验通过
协议连接与握手响应正常支持标准 JSON-RPC 2.0 规格规范
上游数据源存活来源 official-mcp-registry，可正常下载依赖
测试可用客户端Claude Code、Claude Desktop、Cursor 等
安全等级： A+ 级 · 官方认证推荐 (A+)·该工具由官方或知名生态团队维护，源码遵循标准开源许可协议，可安全接入 Cursor / Claude。
暂无自动生成的安装指引，请查看源仓库 README。

常见报错排查与运行避坑 (Troubleshooting)FAQ

针对 IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon 在 Cursor、Claude Code 中的常见连接错误与解决办法

在 Cursor / Claude Code 中配置 IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

Fix Snippet
# 终端测试命令是否存在：
which npx
node -v
提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

调用工具时响应超时或网络下载依赖失败？

国内环境下首次执行 npx 或拉取依赖时可能因网络受限而超时。建议将 npm 镜像源切换为国内高速镜像（npm config set registry https://registry.npmmirror.com），或在系统级开启开发代理工具。

仍连不上？查看 MCP 连接失败排查指南 →

免安装模拟调用 (Playground)

仿真环境

IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon 核心接口调用仿真 · 无需配置本地环境，直接预览调用参数与返回格式

沙盒就绪 (Virtual Mock)
fn: ibol_open_learningCitation and teaching tools for Insurance-Backed Offshore Liquidity by Albert Tan Sin Hon.
请求入参 (Arguments)JSON Schema
{
  "target": "IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon",
  "action": "execute",
  "options": {
    "mode": "standard",
    "timeoutMs": 5000
  }
}
💡Agent 在规划任务时会自动生成并传递上述入参
Agent Tool Output

点击上方「模拟运行」按钮

查看该工具在 Agent 内部的返回数据格式

测试环境：AgentHub Virtual SandboxJSON-RPC 2.0

选型与决策建议（为什么选它？）

帮助你快速判断该资源是否契合当前项目，避免盲目折腾

适合什么任务？
  • PR 自动审查
  • 生成 changelog
  • 跨仓库 Issue 检索
什么时候不建议用？
  • 替代人工安全审计
  • 在无授权仓库上操作
推荐工作流搭配：查看完整场景 →

IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon + 对应场景 Prompt → 组成标准 Agent 自动化任务

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预览AgentHub 已收录：IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon
HTML
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  <img src="https://myagenthub.cn/badge/io.github.Albertito-AI/ibol-open-learning" alt="AgentHub 已收录：IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon" height="20" style="border:0"/>
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统一 Manifest

{
  "id": "io.github.Albertito-AI/ibol-open-learning",
  "type": "mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "displayName": "IBOL Open Learning: Albert Tan Sin Hon",
  "description": "Citation and teaching tools for Insurance-Backed Offshore Liquidity by Albert Tan Sin Hon.",
  "repository": {
    "url": "https://github.com/Albertito-AI/Albertito-AI",
    "source": "github",
    "subfolder": "scripts/ibol"
  },
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    "packages": [
      {
        "registryType": "mcpb",
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    ],
    "remotes": []
  },
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  "keywords": [],
  "provenance": {
    "origin": "official-mcp-registry",
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  }
}