canvasmcpserver

Canvas MCP服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，为AI助手提供Canvas相关工具。

特性

• 🎨 Canvas工具集成
• 🔧 可扩展的工具架构
• 🚀 快速轻便

安装

来源

git clone https://github.com/sarthakneupane/canvas-mcp-server.git
cd canvas-mcp-server
pip install -e .

环境设置

1. 复制示例环境文件：

   cp .env.example .env

1. 编辑 .env 并添加您的API凭据：

   CANVAS_API_TOKEN=your_actual_api_token_here
   CANVAS_BASE_URL=https://your-api.example.com

开发安装

git clone https://github.com/sarthakneupane/canvas-mcp-server.git
cd canvas-mcp-server
pip install -e ".[dev]"

用法

作为独立服务器

canvas-mcp-server

使用克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置中：（您可能需要添加目录的完整路径）

{
  "mcpServers": {
    "canvas-mcp-server": {
      "command": "canvas-mcp-server"
    }
  }
}

程序化使用

from canvas_mcp_server import main

# Run the server
main()

可用工具

Canvas课程管理

获取所有课程：

使用分页支持检索所有可访问的课程 按注册状态、类型和工作流状态筛选 包括其他字段：教学大纲、教师、部门、学生人数等。 智能分页（返回全部或限制结果）

get_curse_by_id：

获取特定课程的详细信息 访问课程元数据、权限和详细内容 包括教师、部门、进度跟踪等

发展

运行测试

pytest

代码格式化

black src/ tests/
isort src/ tests/

类型检查

mypy src/ --strict

项目结构

canvas-mcp-server/
├── src/canvas_mcp_server/    # Main package
│   ├── server.py             # Server implementation
│   └── tools/                # Available tools
├── tests/                    # Test suite
├── examples/                 # Usage examples
└── scripts/                  # Development scripts

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/new-feature)
3. 进行更改
4. 运行测试(pytest)
5. 提交您的更改(git commit -m 'Add new feature')
6. 推到分支(git push origin feature/new-feature)
7. 打开拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

作者

Sarthak Neupane

• github： @Sarthak Neupane