Canvas 作业助手 MCP 服务器

概述

此模型上下文协议（MCP）服务器允许您在不离开您的大型语言模型（例如 Claude Desktop）的情况下与 Canvas/Instructure 课程和作业进行交互。

它允许您通过编程方式检索、搜索和总结课程及作业信息，例如检查即将到来的作业的截止日期：

功能

工具

1. 列出课程

   • 检索课程列表
   • 根据课程状态过滤（活动、已完成或全部）

2. 搜索作业

   • 在课程中搜索作业
   • 过滤条件：
     • 搜索查询
     • 截止日期范围
     • 特定课程
     • 包括/排除已完成课程

3. 获取作业详情

   • 获取特定作业的详细信息
   • 多种输出格式（完整HTML、纯文本、Markdown）

资源

• 作业内容：使用标准化的URI格式检索完整的作业详情

预备知识

• Node.js
• Canvas LMS 账户
• Canvas API Token
• Canvas 域名

环境设置

设置以下环境变量：

• CANVAS_API_TOKEN：您的 Canvas API 访问令牌（请参阅下面的说明）
• CANVAS_DOMAIN：您的 Canvas 机构域名（例如，canvas.youruniversity.edu）

如何获取您的 Canvas API Token

1. 登录 Canvas
2. 导航到账户 > 设置
3. 滚动到“批准集成”部分
4. 点击“新建访问令牌”
5. 复制生成的令牌

更多详情，请参阅 Canvas 提供的这些说明。

安全提示

请保密您的 CANVAS_API_TOKEN。不要将其提交到版本控制中。

安装

1. 克隆仓库并安装依赖项

克隆仓库

git clone https://github.com/mbcrosier/canvas-mcp.git
cd canvas-mcp

安装依赖项。如果出现错误，请确保已安装 Node.js。

npm install

2. 连接到 MCP 服务器

   复制以下 JSON 并用适当的 {{PATH}} 值替换：

   {
     "mcpServers": {
       "canvas": {
         "command": "node", 
         "args": ["/绝对路径/to/canvas-mcp/src/index.ts"], // 进入 src 仓库，运行 `pwd` 并在此处输入输出
         "env": {
            "CANVAS_API_TOKEN": "在这里填写你的api_token",
            "CANVAS_DOMAIN": "myschool.instructure.com"
          }
       }
     }
   }
   

   对于 Claude，请将此文件保存为 claude_desktop_config.json 在您的 Claude Desktop 配置目录中：

   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   

   对于 Cursor，请将此文件保存为 mcp.json 在您的 Cursor 配置目录中：

   ~/.cursor/mcp.json
   

3. 重启 Claude Desktop / Cursor

   打开 Claude Desktop，现在您应该能看到 Canvas 作为一个可用的集成选项。

   或者重启 Cursor。

MCP 工具

• list_courses：默认显示所有活动课程。使用标志显示已完成或全部课程
• search_assignments：搜索作业标题和描述
• get_assignment：检索完整的作业详情

故障排除

常见问题

• 令牌无效：

  • 重新生成您的 Canvas API 令牌
  • 确保令牌具有适当的权限

• 域名错误：

  • 再次检查您的 Canvas 机构域名
  • 确认没有拼写错误

免责声明

这是一个非官方的 Canvas MCP，与 Canvas 或 Instructure 无关。我也不是专业软件工程师，这个项目是使用 Claude 快速编写的，因此请自行承担风险使用它 :)

致谢！

• 感谢 Luke Harries 的灵感以及 README 文本的一部分。
• 感谢 Anthropic 团队提供了 如何使用 LLM 创建 MCP 的优秀指南!