stepik-courses-mcp
Read-only MCP server that retrieves educational context from started Stepik courses, offering tools to list courses, explore structure, fetch text step content, and perform local lexical search.
README
Stepik Courses Retrieval MCP
Read-only MCP-сервер: агент собирает учебный контекст из started courses Stepik (только text steps).
Сервер даёт тонкие GET-примитивы. Оркестрацию (decompose → select → fetch → gap-fill) держит host/skill, не один «толстый» tool.
Репозиторий: https://github.com/lifefucky/mcp_read_stepik
Нужен uv в PATH (MCP стартует через uvx, Python 3.11+ подтянется сам). Skill ставится отдельно и не запускает Python-сервер.
Установка в агент
Это git-marketplace репозитория, не official catalog (Cursor Marketplace / claude-plugins-official / openai-curated).
# Cursor
/add-plugin https://github.com/lifefucky/mcp_read_stepik
# либо Customize → Plugins → Import marketplace → тот же URL, затем Install plugin stepik-courses
# Claude Code
/plugin marketplace add lifefucky/mcp_read_stepik
/plugin install stepik-courses@stepik-courses
# Codex
codex plugin marketplace add lifefucky/mcp_read_stepik
# OpenCode (только skill; MCP — в вашем opencode.json)
npx skills add lifefucky/mcp_read_stepik -a opencode
# fallback: skill во все обнаруженные агенты (без MCP)
npx skills add lifefucky/mcp_read_stepik
После установки plugin введите CLIENT_ID и CLIENT_SECRET в UI хоста (Plugins → Configure / MCP settings). Не правьте файлы проекта и не вставляйте секреты в чат.
Учётные данные Stepik
Приложение OAuth, grant client-credentials. Создайте его так:
- Откройте https://stepik.org/oauth2/applications/ — страница «Ваши приложения».
- Нажмите «Новое приложение».
- Client type:
confidential. - Authorization Grant Type:
client-credentials. - Остальные поля заполняются сами; сохраните приложение и скопируйте
CLIENT_ID/CLIENT_SECRET.
Справка Stepik: OAuth applications.
MCP одной командой
Пока пакет не на PyPI:
uvx --from git+https://github.com/lifefucky/mcp_read_stepik stepik-mcp
После публикации на PyPI: uvx stepik-courses-mcp (тот же entry point).
Транспорт v1: stdio. При старте preflight проверяет /api/user-courses и завершает процесс, если started courses недоступны.
Локальный FTS-индекс: user-dir (%LOCALAPPDATA%/stepik-mcp/ или XDG stepik-mcp/) либо STEPIK_INDEX_DB. Fingerprint — STEPIK_INDEX_IDENTITY или hash CLIENT_ID, не bearer-токен.
Host config
Креды задаются полями env в UI хоста (не JSON в git). Пример формы, которую хост сохраняет у себя:
{
"mcpServers": {
"stepik-courses": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/lifefucky/mcp_read_stepik",
"stepik-mcp"
],
"env": {
"CLIENT_ID": "${CLIENT_ID}",
"CLIENT_SECRET": "${CLIENT_SECRET}"
}
}
}
}
${CLIENT_ID} / ${CLIENT_SECRET} — плейсхолдеры plugin variables, не shell ${env:...}.
OpenCode: skill через npx skills add lifefucky/mcp_read_stepik -a opencode. MCP в вашем opencode.json (не в этом репозитории), те же command / args / env.
Tools
| Tool | Назначение |
|---|---|
list_started_courses |
started courses; fail-fast если пусто |
get_course_structure |
sections → units → lessons; только started |
get_lesson_steps_meta |
step id / position / type / text_capable; только started |
get_step_content |
text-only + metadata + lesson_url; только started |
refresh_search_index |
явное обновление локального FTS-индекса |
search_lessons |
weighted lexical search: score / matched_fields / snippet |
Рекомендуемый путь: refresh_search_index → search_lessons → get_step_content. Browse-fallback: list_started_courses → get_course_structure → get_lesson_steps_meta → get_step_content.
Resources: stepik://course/{id}/outline, stepik://lesson/{id}/step/{position}, stepik://guide/retrieval.
Prompts: gather_course_context, gap_fill_pass (тонкие шаблоны; процедура в skills/stepik-course-retrieval/SKILL.md).
Ограничения v1: только started courses под текущими кредами; только text steps; course/lesson вне allowlist → отказ.
Inspector и разработка из исходников
Inspector — для локального checkout (креды в env процесса или корневой .env; перечень имён — .env.example):
HOST=127.0.0.1 npx @modelcontextprotocol/inspector@latest --web mcp_server/run_inspector.cmd
Launcher: mcp_server/run_inspector.cmd (python -m mcp_server.server, preflight отключён). На Windows, если localhost уходит в IPv6, задайте $env:HOST="127.0.0.1".
Из исходников (не основной UX): pip install -e ., затем stepik-mcp или python -m mcp_server.server. Креды — env процесса (CLIENT_ID / CLIENT_SECRET или STEPIK_*), иначе fallback корневой .env.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。