🎓 Canvas LMS MCPサーバー

Claude AIをCanvas LMSアカウントに接続し、自然言語を使ってコースワークとやり取りできるようにする堅牢なModel Context Protocol (MCP) サーバーです。

Python · Canvas REST API · MCP SDK で構築

✨ 機能 (4つのモジュールで14のツール)

📚 課題とコース

📊 成績

📢 お知らせとモジュール

📅 カレンダー

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🚀 セットアップ

1. リポジトリをクローン

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

2. 依存関係をインストール

pip install -r requirements.txt

3. Canvasの認証情報を設定

cp .env.example .env

.env を編集します:

CANVAS_BASE_URL=https://yourschool.instructure.com
CANVAS_API_TOKEN=your_token_here

Canvas APIトークンの取得方法:

1. Canvasにログイン

2. アカウント → 設定 に移動

3. 承認済み統合 までスクロール

4. 新しいアクセストークン をクリック

5. トークンをコピーして .env に貼り付け

4. Claude Desktopを設定

claude_desktop_config.json に以下を追加します:

Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "canvas": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/canvas-mcp/server.py"],
      "env": {
        "CANVAS_BASE_URL": "canvas_base_url"
        "CANVAS_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

5. Claude Desktopを再起動

これでCanvasツールがClaudeのサイドバーに表示されます！

💬 プロンプト例

接続後、Claudeに以下のように尋ねてみてください:

• "今週締め切りの課題は何ですか？"

• "現在のGPAの推定値は？"

• "未提出の課題はありますか？"

• "教授から最近投稿されたお知らせはありますか？"

• "コース 12345 の成績の内訳を見せて"

• "今週の予定はどうなっていますか？"

🗂️ プロジェクト構造

canvas-mcp/
├── server.py           # MCP server entry point (14 tools)
├── canvas_client.py    # Canvas REST API wrapper with pagination
├── tools/
│   ├── assignments.py  # Assignment & course tools
│   ├── grades.py       # Grade tools
│   ├── announcements.py# Announcement & module tools
│   └── calendar.py     # Calendar tools
├── .env.example        # Environment config template
├── requirements.txt
└── README.md

🔒 プライバシーとセキュリティ

• 読み取り専用 — このサーバーはCanvasのデータを書き込み、送信、変更することはありません

🛠️ 技術スタック

• Python 3.10+

• MCP SDK — Model Context Protocol

• httpx — 非同期対応HTTPクライアント

• python-dotenv — 環境設定

• Canvas LMS REST API