教育MCP服务器

Name: 教育MCP服务器
Author: jesegher

作者：jesegher7 星标更新：2025-10-10

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

📚 Microsoft 教育 MCP 服务器

⚠️ 这是一个个人项目。它与微软无关，也不是由微软维护的。

该项目是一个自定义的 模型上下文协议（MCP）服务器，旨在与 Microsoft Graph API 集成以支持教育用途。

它使 Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的工具能够管理：

✅ Microsoft 教育课程
✅ 作业（创建、更新、指定学生）
✅ 评分标准（创建、附加、列出）
✅ 学生和教师（名单）
✅ 提交和评分

该服务器专为AI驱动的工具、测试和智能提示集成而设计。

🚀 功能

🔐 微软委托身份验证（通过MSAL进行OAuth）
🧑‍🏫 课程及名单探索
📝 作业创建、更新及学生指定
🎓 评分标准创建及复用
📤 查看作业提交及结果
🧠 为 Claude Desktop 和模型上下文客户端设计

📂 结构

🔍 关键组件

start-mcp-server.js
- 加载并注册所有工具。
- 通过 MSAL 管理微软身份验证。
- 使用模型上下文协议SDK启动MCP服务器。
tools/ 文件夹
- 每个文件定义一组相关的工具，并将其注册到服务器。
- 工具遵循 MCP 标准（server.tool(...)），具有 Zod 模式验证和 Microsoft Graph 集成。
.env
- 存储敏感的微软应用凭证和配置。
- 需要用于与 Microsoft Graph API 认证。
Example.env
- 一个安全的模板，用于分享或引导协作者。

此布局使得：

添加或修改功能（只需在 tools/ 中添加一个文件）
保持逻辑按领域分离（例如，作业与评分标准）
支持干净且可扩展的 MCP 集成

🏗 如何在 Entra ID（Azure AD）中注册应用程序

要使用 Microsoft Graph API 与本项目一起工作，您需要在 Entra ID 中注册一个应用：

1. 访问 Microsoft Entra 管理中心

访问：https://entra.microsoft.com
使用管理员账户登录。

2. 注册新应用

导航至 “应用程序” → “应用注册”
点击 “新建注册”
填写：
- 名称：Microsoft 教育 MCP 服务器（或您喜欢的任何名称）
- 支持的帐户类型：根据您的场景选择（通常为“仅限组织目录中的帐户”）
- 重定向URI：
  - 平台：Web
  - URI：http://localhost:3000/auth/callback（或您自定义的URI）
点击 “注册”

3. 配置 API 权限

注册后，导航至 “API 权限”
点击 “添加权限” → Microsoft Graph → 委托权限
添加以下权限：
- User.ReadWrite.All
- EduAssignments.ReadWrite.All
- EduRoster.ReadWrite.All
- EduRubrics.ReadWrite
- offline_access
- openid
- profile
点击 “授予管理员同意” 以批准这些权限。

4. 生成客户端密钥

导航至 “证书和密钥”
在 客户端密钥 下，点击 “新建客户端密钥”
添加描述并选择过期时间（例如6个月或12个月）
点击 “添加”
复制值 — 您将无法再次看到它！

5. 将这些值保存到记事本

注册后，导航至 “概述” 并复制以下值：

CLIENT_ID=your-application-id
CLIENT_SECRET=your-client-secret
TENANT_ID=your-directory-id
REDIRECT_URI=http://localhost:3000/auth/callback

📥 克隆仓库并安装依赖

按照以下步骤让项目在本地运行：

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/jesegher/EduMCPServer.git
cd EDUMCPServer

2. 安装依赖

npm install

或手动

npm install @modelcontextprotocol/sdk axios zod dotenv @azure/msal-node

🧠 使用 Claude Desktop 运行

要在 Claude Desktop 中使用此 MCP 服务器，请在您的 Claude Desktop claude.settings.json 文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "Education-Data": {
      "command": "node",
      "args": [
        "C:\\path\\to\\your\\project\\start-mcp-server.js"
      ],
      "env": {
        "TENANT_ID": "your-tenant-id",
        "CLIENT_ID": "your-client-id",
        "CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
        "REDIRECT_URI": "http://localhost:3000/auth/callback",
        "PORT": "3000"
      }
    }
  }
}

💡 请替换路径和环境变量为您实际的配置详情。

⚠️ 每次更改时确保关闭 Claude。您需要在任务管理器中结束它。

Claude 将自动检测 MCP 服务器和已注册的工具。

一旦请求数据，将开始身份验证流程。您可以随时通过调用 auth-login 手动触发它。我注意到 Claude 不总是提供 URL，如果需要，您可以从其调用的身份验证服务器中找到并复制它。[正在进行修复]

🧠 场景：针对表现不佳学生的补救流程

这是一个基于原始提示的数据分析和后续教学的结构化指南。

📝 原始提示

在我的代数课程中找到我的作业“线性方程”。给我它的名称、说明和截止日期。
我希望以表格形式获得所有表现不佳的学生的概览。我希望他们的名字、我提供的反馈以及关联的评分标准（如果有）。我希望每个学生一行。分开列出评分标准的各项。
你能分析评分标准反馈并找出共同点吗？
基于这些反馈，有哪些补救建议？
我希望他们练习变化。
将这转化为作业和评分标准。
为这些学生创建一个新的草稿作业，包含这些信息……给他们两周时间完成。

每个提示都是更大自动化或AI辅助教育工作流中的一步：

获取目标作业
分析与评分标准对齐的反馈
识别学生工作的模式
推荐学习干预措施
创建并分配个性化的补救任务