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Glama

Canvas MCP - College and High School Courses

Lienzo MCP

insignia de herrería

Canvas MCP es un conjunto de herramientas que permite a sus agentes de IA interactuar con Canvas LMS y Gradescope.

grado

ejemplo

Características

  • Encuentre recursos relevantes : ¡capacidad de encontrar recursos relevantes para una consulta determinada en lenguaje natural!

  • Consultar tareas próximas : no solo recupera las tareas próximas, sino que también proporciona su desglose para un curso determinado.

  • Obtén cursos y tareas de Gradescope : consulta tus cursos y tareas de Gradescope con lenguaje natural, obtén el estado de envío y mucho más.

  • Obtener cursos

  • Obtener módulos

  • Obtener elementos del módulo

  • Obtener la URL del archivo

  • Obtener eventos del calendario

  • Obtener asignaciones

  • y mucho más...

Related MCP server: Canvas MCP Server V2.0

Uso

Anote de antemano lo siguiente:

  1. Clave API de Canvas desde Canvas > Account > Settings > Approved Integrations > New Access Token

  2. Clave API de Gemini de https://aistudio.google.com/app/apikey

  3. Correo electrónico y contraseña de Gradescope https://www.gradescope.com/

Instalación mediante herrería ( preferible )

Para instalar Canvas MCP para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

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

O bien, para que Cursor IDE utilice canvas-mcp con otros modelos:

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

O, para Windsurf:

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

Instalación manual (SOLO para instancias locales)

Descargue el repositorio y ejecute los siguientes comandos:

git clone https://github.com/aryankeluskar/canvas-mcp.git cd canvas-mcp # Install dependencies with uv (recommended) pip install uv uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate uv pip install -r requirements.txt # Or install with pip pip install -r requirements.txt

Configuración manual

Cree un archivo .env en el directorio raíz con las siguientes variables de entorno:

CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

Agregue lo siguiente a su archivo mcp.json o claude_desktop_config.json :

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

Construido por Aryan Keluskar :)

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security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aryankeluskar/canvas-mcp'

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