Codex Canvas MCP

Локальный переносимый MCP-сервер, который позволяет совместимым клиентам читать Canvas и, только после нескольких независимых проверок безопасности, создавать типовой контент курса.

Модель безопасности

• Чтение Canvas доступно по умолчанию после локальной настройки учётных данных.

• Запись отключена по умолчанию.

• Каждая запись контента требует включённой локальной политики, точного совпадения с разрешённым списком для конкретного курса, точного текста подтверждения и одобрения в MCP-клиенте.

• Загрузка изображений добавляет дополнительный барьер: только локально принадлежащий PNG, JPEG или WebP внутри одной настроенной доверенной папки, размером не более 10 МиБ, может быть отправлен.

• Не существует универсального инструмента записи в Canvas.

• Учётные данные хранятся в 1Password и, опционально, в связке ключей macOS. Они не должны находиться в этом репозитории или в конфигурации клиента.

Каждый инструмент работы с контентом помечен как изменяющий и разрушительный, чтобы совместимые клиенты могли требовать одобрения. Локальный сервер также отклоняет вызов, если его точное подтверждение не совпадает с запрошенным действием, например APPROVE CANVAS MODULE WRITE course <course_id>.

Создание рубрики принимает URL задания Canvas с тем же источником, URL элемента модуля задания или URL курса, содержащий параметр запроса assignment_id. Строки запроса и фрагменты игнорируются после того, как курс и задание определены. URL никогда не обходит политику курса: его идентификатор курса должен быть явно включён в разрешённый список, а создание рубрики требует APPROVE CANVAS RUBRIC WRITE course <course_id>. Инструмент отказывается заменять существующую рубрику задания, требует описания для каждого критерия и оценки, а также требует, чтобы баллы рубрики оценивания совпадали с баллами задания.

Related MCP server: CoursePack Local MCP Server

Что включено

Настройка нового Mac

Предварительные требования: Python 3.11 или новее, CLI 1Password, сервисный аккаунт 1Password, который может читать только предназначенный элемент учётных данных Canvas, и токен Canvas API с минимальными привилегиями, необходимыми для вашей работы.

1. Клонируйте и установите в изолированное окружение:

   git clone https://github.com/mrchris-ai/codex_canvas_mcp.git
   cd codex_canvas_mcp
   python3 -m venv .venv
   . .venv/bin/activate
   python -m pip install --upgrade pip
   python -m pip install -e .

2. Создайте элемент 1Password, скрытое поле которого содержит токен Canvas API. Предоставьте сервисному аккаунту доступ на чтение только к содержащему хранилищу/элементу. Запишите имя хранилища, имя или ID элемента и метку скрытого поля; не помещайте их значения в этот репозиторий.

3. Выберите один способ доставки токена сервисного аккаунта:

   • Для кратковременной сессии оболочки укажите OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN процессу MCP-сервера через ваш локальный секретный лаунчер.

   • На macOS сохраните этот токен в связке ключей и настройте несекретные метки поиска. Пример команды (она запрашивает ввод безопасно; не помещайте токен в командную строку):

     security add-generic-password -U -s "your-service-label" -a "your-account-label" -w

4. Настройте процесс сервера с этими несекретными значениями:

   Переменная	Назначение
   CANVAS_BASE_URL	HTTPS-источник Canvas, например https://school.instructure.com
   CANVAS_OP_VAULT	Имя или ID хранилища 1Password
   CANVAS_OP_ITEM	Имя или ID элемента учётных данных Canvas
   CANVAS_OP_FIELD	Метка скрытого поля токена; по умолчанию credential
   CANVAS_KEYCHAIN_SERVICE	Метка службы связки ключей macOS, если не используется OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN
   CANVAS_KEYCHAIN_ACCOUNT	Метка аккаунта связки ключей macOS, если не используется OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN
   CANVAS_IMAGE_UPLOAD_ROOT	Абсолютный путь к единственной локальной папке, из которой разрешена загрузка изображений

5. Проверьте только протокол и защитные барьеры, не обращаясь к Canvas и не читая учётные данные:

   python -m unittest discover -s tests -v
   printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | python -m canvas_mcp

6. Добавьте stdio-сервер в Codex. Форма на уровне проекта:

   [mcp_servers.canvas]
   command = "/absolute/path/to/codex_canvas_mcp/.venv/bin/python"
   args = ["-m", "canvas_mcp"]
   
   [mcp_servers.canvas.env]
   CANVAS_BASE_URL = "https://school.instructure.com"
   CANVAS_OP_VAULT = "your-vault"
   CANVAS_OP_ITEM = "your-item"
   CANVAS_OP_FIELD = "credential"
   CANVAS_KEYCHAIN_SERVICE = "your-service-label"
   CANVAS_KEYCHAIN_ACCOUNT = "your-account-label"
   CANVAS_IMAGE_UPLOAD_ROOT = "/absolute/path/to/reviewed/canvas-images"

   Поместите это в .codex/config.toml доверенного проекта или в вашу личную конфигурацию Codex. Не добавляйте секретные значения. Перезапустите или откройте новую задачу после изменения конфигурации MCP, затем проверьте перечисленные инструменты перед запросом данных Canvas.

Совместимость с ChatGPT

Этот репозиторий реализует локальный stdio MCP-сервер для Codex и других клиентов, поддерживающих локальный stdio MCP. Текущие пользовательские приложения ChatGPT не подключаются напрямую к локальному stdio-серверу. Текущие рекомендации OpenAI — предоставлять частный локальный MCP через Secure MCP Tunnel (или развернуть проверенную удалённую конечную точку MCP), в зависимости от доступности плана и администратора рабочего пространства. Не открывайте этот процесс напрямую в публичный интернет.

См. Developer mode and MCP apps in ChatGPT перед попыткой настройки ChatGPT; доступность и поведение одобрения могут меняться.

Включение инструментов создания контента

Держите запись выключенной, если конкретная задача не требует её.

1. Скопируйте config/write-policy.example.json в место вне репозитория.

2. Добавьте только точные идентификаторы курсов Canvas, одобренных для создания контента.

3. Установите enabled в true и ограничьте доступ к файлу:

   chmod 600 /absolute/private/path/write-policy.json

4. Добавьте CANVAS_WRITE_POLICY=/absolute/private/path/write-policy.json в окружение MCP-сервера.

5. Перезапустите клиент и вызовите canvas_get_write_policy, чтобы проверить действующую политику.

6. Для каждой записи контента проверьте точную цель и полезную нагрузку. Укажите фразу подтверждения, специфичную для действия, и одобрите изменяющее действие в клиенте.

7. Снова отключите политику, когда задача будет завершена.

Если переменная отсутствует, файл отсутствует, права доступа шире, чем 0600, запись отключена или курс не входит в разрешённый список, сервер отказывает в записи.

Включение загрузки изображений

Загрузка изображений использует ту же локальную политику записи и точный разрешённый список курсов, плюс CANVAS_IMAGE_UPLOAD_ROOT. Инструмент отказывает в относительных путях, символических ссылках, файлах вне этого корня, файлах, не принадлежащих текущему пользователю, неподдерживаемых типах изображений, файлах, чья бинарная сигнатура не соответствует расширению, и файлах размером более 10 МиБ. Точное подтверждение: APPROVE CANVAS IMAGE UPLOAD course <course_id>.

Canvas использует документированный трёхэтапный обмен для загрузки: инициализация файла курса через аутентифицированный API, отправка изображения без токена доступа Canvas на возвращённый Canvas HTTPS-адрес хранилища и аутентификация возвращённого местоположения завершения Canvas с тем же источником. Затем инструмент читает /api/v1/courses/<course_id>/files/<file_id> и проверяет MIME-тип и размер перед возвратом постоянного пути предпросмотра курса. Он никогда не возвращает сигнатуры хранилища или URL-верификатор загрузки файла.

Текущая граница создания контента

Этот проект является источником истины для общего локального Canvas MCP, используемого поддерживаемыми чатами на этом Mac. Он может создавать страницы, модули и элементы модулей, задания и рубрики заданий, обсуждения и классические тесты с вопросами после обычных политик и барьеров одобрения. Он также предоставляет инструменты удаления для конкретных ресурсов: страниц, заданий, обсуждений, классических тестов и модулей; удаление модуля удаляет его размещения элементов, но не базовый контент курса. Его единственная возможность работы с локальными файлами — загрузчик изображений с ограничением полезной нагрузки, описанный выше. Общая загрузка файлов, New Quizzes и администрирование аккаунта/курса остаются неподдерживаемыми.

См. docs/2026-08-06-content-authoring-extension.md для записи реализации и сквозной проверки. См. docs/2026-08-16-image-upload-extension.md для модели угроз загрузки изображений и записи проверки.

Разработка

python -m pip install -e .
python -m unittest discover -s tests -v
python -m compileall -q src tests

Тесты имитируют сетевые и учётные границы. См. AGENTS.md для инвариантов, которые участники должны сохранять, и ROADMAP.md для намеренно отложенных административных функций.