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Practera MCP Server

by intersective

Servidor MCP de Practera

Un servidor MCP (Protocolo de contexto de modelo) que proporciona acceso a la API GraphQL de Practera, lo que permite que los modelos de IA consulten los datos de aprendizaje de Practera.

¿Por qué Practera MCP?

Con este servidor MCP, puede usar LLM para analizar proyectos y evaluaciones de Practera. Por ahora, esto solo está disponible para diseñadores de aprendizaje (usuarios autores).

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo puede utilizar este servidor MCP:

  • Analizar la estructura de un proyecto y buscar cómo se puede ampliar, comprimir.

  • Reestructurar el proyecto para diferentes niveles de grado o diferentes audiencias.

  • Evaluar las evaluaciones en el proyecto y buscar cómo se pueden mejorar.

  • Generar planos y plantillas de proyectos.

  • Generar evaluaciones y preguntas

  • Cree una versión de cartucho común de un proyecto o importe proyectos desde otros archivos de datos LMS.

Related MCP server: GraphQL MCP Toolkit

Hoja de ruta

[ ] Soporte de API de métricas para generar informes LLM [ ] Soporte de OAuth 2.1 para acceso seguro [ ] Soporte de creación dinámica de evaluaciones, hitos, actividades y tareas [ ] Soporte de generación de activos multimedia [ ] Selección dinámica de recursos/herramientas/indicaciones según el contexto del proyecto

Características

  • Transporte de eventos enviados por el servidor (SSE) para MCP

  • Soporte de implementación de AWS Lambda

  • Integración de GraphQL con la API de Practera

  • Puntos finales específicos de la región

  • Autenticación de clave API

  • Compatibilidad con OAuth 2.1 para acceso seguro

Prerrequisitos

  • Node.js 18+

  • npm

  • Cuenta de AWS (para implementación)

  • Clave API de Practera

  • Credenciales de cliente OAuth (para la autenticación OAuth)

Instalación

  1. Clonar este repositorio

  2. Instalar dependencias:

    npm install

Desarrollo local

  1. Inicie el servidor en modo de desarrollo:

    npm run dev
  2. El servidor estará disponible en http://localhost:3000/sse

  3. Los puntos finales de OAuth serán accesibles en http://localhost:3000/oauth/*

Construir

Para construir el proyecto para su implementación:

npm run build

Implementación en AWS Lambda

  1. Asegúrese de tener AWS CLI instalado y configurado.

  2. Configure sus parámetros de configuración de OAuth:

    export PRACTERA_CLIENT_ID=your_client_id
    export REDIRECT_URI=your_redirect_uri
    export ISSUER_URL=your_issuer_url
    export BASE_URL=your_base_url
  3. Implementar utilizando Serverless Framework:

    npm run deploy -- --param="practeraClientId=$PRACTERA_CLIENT_ID" --param="redirectUri=$REDIRECT_URI" --param="issuerUrl=$ISSUER_URL" --param="baseUrl=$BASE_URL"

Métodos de autenticación

Autenticación de clave API

Para una integración sencilla, puede utilizar la autenticación de clave API proporcionando:

  • parámetro apikey en cada llamada de herramienta

  • Parámetro region para especificar la región de Practera

Autenticación OAuth 2.1 (próximamente)

El servidor también admite OAuth 2.1 para flujos de autenticación seguros:

  1. Redirigir a los usuarios a /oauth/authorize para su autorización

  2. Código de autorización de intercambio para el token de acceso en /oauth/token

  3. Acceda a los puntos finales del servidor MCP mediante el token portador

  4. Revocar tokens si es necesario en /oauth/revoke

Herramientas MCP disponibles

Este servidor expone las siguientes herramientas MCP:

  • mcp_practera_get_project - Obtener detalles sobre un proyecto de Practera

  • mcp_practera_get_assessment : Obtenga detalles sobre una evaluación de Practera

Configuración del cliente MCP

Al conectarse a este servidor MCP desde un cliente MCP, deberá proporcionar:

  1. Clave API para la autenticación de Practera (si se utiliza la autenticación mediante clave API)

  2. Región para la API de Practera (usa, aus, euk o etapa p2)

  3. Configuración de OAuth (si se utiliza la autenticación OAuth)

Ejemplo de configuración de escritorio de Claude

{
  "practera": {
    "url": "https://your-lambda-url.lambda-url.us-east-1.on.aws/mcp"
  }
}

Ejemplo de uso (con Claude)

Puedes pedirle a Claude que interactúe con los datos de Practera utilizando las herramientas MCP:

Please use the MCP tools to get information about project 123 from Practera.

Luego, Claude usaría la herramienta mcp_practera_get_project , proporcionando la clave API y la región de la configuración.

Licencia

Licencia MIT

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

  • The Grafbase MCP server sits in front of a GraphQL API and exposes an MCP protocol-compliant interface that allows AI agents and LLMs to explore and query GraphQL APIs using natural language. It provides tools to search schemas, introspect types and fields, and execute GraphQL queries while minimizing context bloat by returning only relevant schema subsets, with built-in support for authentication, authorization, and configurable access control.

  • The HubSpot MCP Server acts as a bridge that enables AI assistants and Large Language Models to securely interact with HubSpot CRM data through natural conversation, without requiring users to understand complex API structures. It provides read-only access to standard CRM objects (contacts, companies, deals, tickets, products, invoices, and more) and their associations, secured via OAuth 2.0, allowing AI agents to perform tasks like summarizing deals, fetching company updates, and looking up record changes.

  • MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.

  • MCP server that lets AI assistants use all OneSchema features exposed via the public API.

Related MCP Servers

  • A
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    Not graded
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    D
    maintenance
    A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with GraphQL APIs by providing schema introspection and query execution capabilities.
    658
    3
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    Integration server that connects AI assistants to Atlassian products (Confluence & Jira), enabling natural language interactions for searching content, managing issues, creating documents, and updating project information.
    MIT