캔버스 MCP

Canvas MCP는 AI 에이전트가 Canvas LMS 및 Gradescope와 상호 작용할 수 있도록 하는 도구 세트입니다.

특징

• 관련 리소스 찾기 - 자연어로 주어진 쿼리에 대한 관련 리소스를 찾을 수 있는 기능!

• 다가오는 과제 쿼리 - 다가오는 과제를 가져올 뿐만 아니라, 주어진 과목에 대한 세부 내용도 제공합니다.

• Gradescope에서 과정과 과제를 받으세요 . 자연어로 Gradescope 과정과 과제를 쿼리하고, 제출 상태 등을 확인하세요!

• 코스 받기

• 모듈 받기

• 모듈 항목 가져오기

• 파일 URL 가져오기

• 캘린더 이벤트 가져오기

• 과제를 받다

• 그리고 훨씬 더 많은 것들이 있습니다...

Related MCP server: Canvas Assignment Assistant

용법

다음 사항을 미리 기록해 두세요.

1. Canvas > Account > Settings > Approved Integrations > New Access Token 에서 Canvas API 키 확인

2. https://aistudio.google.com/app/apikey 의 Gemini API 키

3. Gradescope 이메일 및 비밀번호 https://www.gradescope.com/

Smithery를 통해 설치( 권장 )

Smithery 를 통해 Claude Desktop용 Canvas MCP를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

또는 Cursor IDE가 다른 모델과 함께 canvas-mcp를 사용하려면:

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

또는 윈드서핑의 경우:

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

수동 설치(로컬 인스턴스에만 해당)

저장소를 다운로드하고 다음 명령을 실행하세요.

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

수동 구성

다음 환경 변수를 사용하여 루트 디렉토리에 .env 파일을 만듭니다.

CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

mcp.json 또는 claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가하세요.

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

Aryan Keluskar 가 만들었습니다 :)