Canvas MCP - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

Canvas MCP 是一个用于教育管理系统的工具集，旨在帮助用户通过AI代理与Canvas LMS和Gradescope进行交互。

核心功能

• 查找相关资源：能够通过自然语言查询找到相关资源。
• 查询即将到来的作业：不仅可以获取即将到来的作业，还可以提供其详细分解。
• 从Gradescope获取课程和作业：通过自然语言查询Gradescope的课程和作业，获取提交状态等信息。
• 获取课程
• 获取模块
• 获取模块项目
• 获取文件URL
• 获取日历事件
• 获取作业
• 以及其他更多功能...

适用场景

• 教育管理系统的自动化操作
• 学生作业和课程管理
• 教师课程资源管理

使用教程

使用依赖

在安装Canvas MCP之前，需要准备以下内容：
1. Canvas API Key：从Canvas > Account > Settings > Approved Integrations > New Access Token获取。
2. Gemini API key：从https://aistudio.google.com/app/apikey获取。
3. Gradescope Email和Password：从https://www.gradescope.com/获取。

安装教程

通过Smithery安装（推荐）

为Claude Desktop自动安装Canvas MCP：
bash
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client claude

为Cursor IDE安装Canvas MCP：
bash
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client cursor

为Windsurf安装Canvas MCP：
bash
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client windsurf

手动安装（仅适用于本地实例）

下载仓库并运行以下命令：
```bash
git clone https://github.com/aryankeluskar/canvas-mcp.git
cd canvas-mcp

使用uv安装依赖（推荐）

pip install uv
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt

或使用pip安装

pip install -r requirements.txt
```

手动配置

在根目录下创建.env文件，并添加以下环境变量：
CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

在mcp.json或claude_desktop_config.json文件中添加以下内容：
json
{
"mcpServers": {
"canvas": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/aryank/Developer/canvas-mcp",
"run",
"canvas.py"
]
}
}
}

调试方式

安装完成后，可以通过运行以下命令来启动服务：
bash
uv run canvas.py
确保所有依赖项已正确安装，并且环境变量已正确设置。