Canvas MCP - 大学・高校向けコース

キャンバスMCP

Canvas MCP は、AI エージェントが Canvas LMS および Gradescope と対話できるようにするツールセットです。

グレードスコープ

特徴

関連リソースを見つける- 特定のクエリに関連するリソースを自然言語で見つける機能。
今後の課題を照会する- 今後の課題を取得するだけでなく、特定のコースの課題の内訳も提供します。
Gradescope からコースと課題を取得します- 自然言語を使用して Gradescope のコースと課題を照会し、提出ステータスなどを取得します。
コースを取得する
モジュールを取得する
モジュールアイテムを取得する
ファイルのURLを取得
カレンダーイベントを取得する
課題を取得する
そして、他にもたくさんあります...

使用法

事前に以下の点をメモしておいてください。

Canvas APIキー（ Canvas > Account > Settings > Approved Integrations > New Access Token
https://aistudio.google.com/app/apikeyからの Gemini API キー
Gradescope のメールアドレスとパスワードhttps://www.gradescope.com/

Smithery 経由でインストールする (推奨)

Smithery経由で Claude Desktop 用の Canvas MCP を自動的にインストールするには:

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

または、カーソル IDE で他のモデルで Canvas-mcp を使用するには:

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

または、ウィンドサーフィンの場合:

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

手動インストール（ローカルインスタンスのみ）

リポジトリをダウンロードし、次のコマンドを実行します。

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

手動設定

次の環境変数を含む.envファイルをルートディレクトリに作成します。

CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

mcp.jsonまたはclaude_desktop_config.jsonファイルに次の内容を追加します。

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

Aryan Keluskarによって構築されました :)

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

AI エージェントが Canvas LMS と対話できるようにするツールセット。これにより、ユーザーは関連するリソースを見つけたり、コース情報を取得したり、自然言語クエリを通じてモジュールをナビゲートしたりできるようになります。

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