HDU教务处MCP服务器
一个用于杭州电子科技大学教务处系统的MCP (Model Context Protocol) 服务器,支持自动登录和课程表获取功能。
项目概述
本项目实现了一个MCP服务器,允许AI助手通过用户提供的学号和密码登录杭电教务处系统,并获取相关的学术信息,如课程表等。
主要功能
- ✅ 教务处登录: 支持通过学号和密码登录杭电SSO系统
- 🚧 课程表获取: 获取当前学期或指定学期的课程表信息
- 🔒 会话管理: 自动处理登录状态和Cookie管理
- 📊 结构化数据: 返回JSON格式的结构化课程信息
技术架构
核心技术栈
- TypeScript: 主要开发语言
- @modelcontextprotocol/sdk: MCP协议实现
- axios: HTTP客户端,用于网络请求
- cheerio: HTML解析,用于提取页面信息
- tough-cookie: Cookie管理
- axios-cookiejar-support: Axios的Cookie支持
项目结构
构建过程
环境要求
- Node.js >= 18.0.0
- npm >= 8.0.0
安装依赖
编译项目
运行服务器
功能详解
1. 登录功能 (hdu_login
)
功能描述: 使用学号和密码登录杭电教务处系统
输入参数:
username
(string): 学号password
(string): 密码
返回结果:
实现原理:
- 访问SSO登录页面 (
https://sso.hdu.edu.cn/login
) - 解析页面获取必要的隐藏字段 (
lt
,execution
,_eventId
) - 构造登录表单数据并提交
- 处理重定向和登录状态验证
- 提取用户信息
2. 课程表获取功能 (get_course_schedule
)
功能描述: 获取指定学期的课程表信息(需要先登录)
输入参数:
semester
(string, 可选): 学期标识,默认为当前学期
返回结果:
当前状态: 🚧 开发中 - 需要进一步分析教务处课表页面结构
使用方式
作为MCP服务器使用
- 启动服务器:
- 在支持MCP的AI客户端中配置:
- 使用工具:
- 调用
hdu_login
工具进行登录 - 调用
get_course_schedule
工具获取课程表
- 调用
独立测试使用
- 修改测试脚本:
编辑
src/test-login.ts
,填入真实的学号和密码: - 运行测试:
开发迭代过程
第一阶段:项目初始化 ✅
- 创建基本项目结构
- 配置TypeScript和构建环境
- 设置MCP服务器框架
- 添加必要的依赖包
第二阶段:登录功能实现 ✅
- 分析杭电SSO登录流程
- 实现HTTP客户端和Cookie管理
- 处理登录表单提交和重定向
- 添加错误处理和状态验证
- 创建测试脚本验证功能
第三阶段:课程表功能 🚧
- 分析教务处课程表页面结构
- 实现课程表数据解析
- 支持不同学期的课程表获取
- 优化数据格式和错误处理
第四阶段:功能完善 📋
- 添加更多教务处功能(成绩查询、考试安排等)
- 优化错误处理和用户体验
- 添加配置文件支持
- 完善文档和使用示例
注意事项
安全性
- 🔐 用户凭据仅在内存中临时存储,不会持久化
- 🛡️ 使用HTTPS确保数据传输安全
- ⚠️ 请妥善保管学号和密码,避免在公共环境中使用
使用限制
- 📚 仅支持杭州电子科技大学教务处系统
- 🕒 依赖于教务处网站结构,如有变更可能需要更新
- 🔄 建议适度使用,避免对教务处服务器造成过大负载
故障排除
登录失败常见原因:
- 用户名或密码错误
- 教务处系统维护或不可用
- 网络连接问题
- 验证码或其他安全措施
调试方法:
- 检查控制台错误输出
- 验证网络连接
- 确认教务处网站是否正常访问
- 使用测试脚本进行独立测试
贡献指南
欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目!
开发环境设置
- Fork本仓库
- 克隆到本地:
git clone <your-fork-url>
- 安装依赖:
npm install
- 开始开发:
npm run dev
提交规范
- 使用清晰的提交信息
- 遵循现有的代码风格
- 添加必要的测试和文档
许可证
MIT License - 详见 LICENSE 文件
更新日志
v1.0.0 (当前版本)
- ✅ 实现基本的MCP服务器框架
- ✅ 完成杭电SSO登录功能
- 🚧 课程表获取功能开发中
- 📝 完善项目文档
免责声明: 本项目仅供学习和研究使用,请遵守学校相关规定,合理使用教务处系统资源。
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Enables AI assistants to interact with Hangzhou Dianzi University's academic system through automatic login and course schedule retrieval. Supports secure authentication and structured academic data access for HDU students.