padlet-mcp

讓 AI Agent（Claude Code / Claude Desktop / Cursor…）直接操作 Padlet 的 MCP Server。

對你的 AI 說一句話，它就能：

工具	能做什麼
`create_board`	一句話生成全新 Padlet（AI Recipe，可指定 sections 與初始內容）
`get_board`	讀整面牆：標題、區段、所有卡片、所有留言
`create_post`	貼卡片（區段「名稱」定位、顏色、URL 附件＋說明、poll 投票）
`create_comment`	在卡片下留言（個別化回饋）
`add_reaction`	加愛心 / 星等 / 評分 / 投票
`get_attachment`	讀卡片附件：學生上傳的照片/檔案網址、poll 即時票數
`list_boards`	列出目前帳號所屬或管理的全部 Padlet 佈告欄清單與連結
`whoami`	驗證 API key、查目前帳號

事前準備：取得 Padlet API Key

⚠️ 需要 Padlet 付費訂閱才能產生 API key。 ⚠️ API 只能操作你是 admin / owner 的版子。

npx -y padlet-mcp setup

精靈會自動偵測並寫入以下 agent 的設定（改動前自動備份）：

Agent	涵蓋範圍
Claude Code	CLI（`~/.claude.json`）
Claude Desktop	桌面版
Codex	desktop + CLI（共用 `~/.codex/config.toml`）
OpenCode	desktop + CLI（共用 `~/.config/opencode/opencode.json`）
Antigravity	IDE + CLI（共用 `~/.gemini/config/mcp_config.json`）

選用參數：--key <金鑰>（跳過互動詢問）、--dry-run（只看會改什麼，不寫入）、--local（註冊本機路徑而非 npx，開發用）。

Claude Code（一行指令）

claude mcp add padlet -e PADLET_API_KEY=你的金鑰 -- npx -y padlet-mcp

Claude Desktop / Cursor / 其他 MCP client：設定檔加入標準 stdio 片段：

{
  "mcpServers": {
    "padlet": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "padlet-mcp"],
      "env": { "PADLET_API_KEY": "你的金鑰" }
    }
  }
}

💡 需要 Node.js 18 以上。npx -y 會自動下載最新版，不用手動安裝更新。

「用 padlet 的 whoami 確認連線」

看到你的帳號名稱就代表成功了。

以下玩法只需要 Padlet API key，不需要 OpenAI key 等其他金鑰：

1. 一句話生成整面討論牆

「幫我開一面『一元一次方程式』課前討論牆，分四個 section：迷思澄清、生活應用、挑戰題、自由提問，每區放 3 個引導問題。」

2. AI 即時總結全班留言

「讀這面牆 <貼上網址>，把學生答案分成正確／部分正確／常見迷思三類，統計比例，把總結貼回牆上。」

3. AI 助教即時個別回饋

「每 60 秒檢查這面牆，答對的卡片加 ❤️，有迷思的在底下留一句蘇格拉底式提問，不要直接給答案。」

🔧 選配玩法（需額外能力，詳見使用說明）：AI 生圖貼牆（需 OpenAI API key＋GitHub 圖床）、照片作業批改（需 Agent 有視覺辨識）、/loop 自動輪詢（Claude Code 限定）。

❌ 不能刪除、編輯既有卡片
❌ 不能在既有版子新增 section（開新版子時可以用指令描述讓 AI 生成）
❌ 不能刪除版子、改版子設定
⚠️ AI 生成的新版子預設「關閉」留言與 reactions——要用 create_comment / add_reaction 前，先到版子設定手動開啟（設定 → 互動）
這些操作請回 Padlet 介面手動處理

MIT