Lienzo MCP

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

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

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 :)