Canvas MCP

Canvas MCP 是一套工具，允许你的 AI 代理与 Canvas LMS 和 Gradescope 交互。

功能

• 查找相关资源 - 能够用自然语言查找给定查询的相关资源！
• 查询即将到来的作业 - 不仅可以获取即将到来的作业，还可以提供给定课程的作业分解。
• 从 Gradescope 获取课程和作业 - 使用自然语言查询你的 Gradescope 课程和作业，获取提交状态等等！
• 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
• 还有更多...

用法

事先记下以下内容：

1. 来自 Canvas > 帐户 > 设置 > 批准的集成 > 新建访问令牌 的 Canvas API 密钥
2. 来自 https://aistudio.google.com/app/apikey 的 Gemini API 密钥
3. Gradescope 电子邮件和密码 https://www.gradescope.com/

通过 Smithery 安装 (推荐)

要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Canvas MCP：

npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client claude

或者，对于 Cursor IDE，将 canvas-mcp 与其他模型一起使用：

npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client cursor

或者，对于 Windsurf：

npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client windsurf

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手动安装（仅适用于本地实例）

下载存储库并运行以下命令：

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

# 使用 uv 安装依赖项（推荐）
pip install uv
uv venv
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt

# 或者使用 pip 安装
pip install -r requirements.txt

手动配置

在根目录中创建一个 .env 文件，其中包含以下环境变量：

CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

将以下内容添加到你的 mcp.json 或 claude_desktop_config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
      "canvas": {
          "command": "uv",
          "args": [
              "--directory",
              "/Users/aryank/Developer/canvas-mcp",
              "run",
              "canvas.py"
          ]
      }
  }
}

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由 Aryan Keluskar 构建 :)