canvas-mcp-lite

Ein schlanker, auf Lehrende ausgerichteter MCP-Server für Canvas LMS, erstellt mit FastMCP. Er ermöglicht es einem KI-Assistenten, als Lehrassistent für Ihre Canvas-Instanz zu fungieren: Kurse durchsuchen, Studenteneinreichungen lesen (einschließlich PDF/DOCX-Datei-Uploads), mit Rubriken benoten, Ankündigungen veröffentlichen, Module und Seiten verwalten und mehr.

Werkzeuge

64 Werkzeuge in 11 Canvas-Domänen, nach Risikostufe organisiert:

Highlights:

• Lesen, was Studierende tatsächlich eingereicht haben — get_submission_content extrahiert Text aus hochgeladenen PDFs, DOCX-Dateien und Klartext (sowie getippten Texteinträgen, URLs und Diskussionsbeiträgen) und enthält den Kommentar-Thread der Einreichung, sodass Benotungswerkzeuge mit echten Inhalten arbeiten.

• Ein echter Benotungs-Workflow — list_ungraded_submissions ist die Benotungswarteschlange, grade_submission verarbeitet Punkte, bestanden/nicht bestanden, Buchstabennoten und Prozentnoten (und meldet Teilerfolg, wenn Canvas einen Kommentar speichert, aber eine Note ablehnt), und post_grades/hide_grades steuern, wann Studierende Ergebnisse sehen.

• Kurscodes oder IDs — jedes kursbezogene Werkzeug akzeptiert entweder eine numerische Kurs-ID oder einen course_code-String (mit einem Cache mit kurzer TTL aufgelöst).

• Standardmäßig sicher — Aufgaben und Seiten werden unveröffentlicht erstellt, sofern Sie nichts anderes angeben; destruktive Werkzeuge sind klar gekennzeichnet.

• LLM-freundliche Ausgabe — jedes Werkzeug gibt formatierten, lesbaren Text zurück statt rohem JSON.

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Einrichtung

Erfordert Python 3.10+.

1. Installieren (editierbar, vom Projektstammverzeichnis aus):

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -e .

2. Zugangsdaten konfigurieren in einer .env-Datei neben dem Paket:

   CANVAS_API_URL=https://yourschool.instructure.com/api/v1
   CANVAS_API_TOKEN=your-canvas-access-token

   Generieren Sie ein Token in Canvas unter Konto → Einstellungen → Neues Zugriffstoken. Die .env wird relativ zum Paketspeicherort geladen (nicht zum Arbeitsverzeichnis), da MCP-Clients Server aus beliebigen Verzeichnissen starten.

3. Ausführen über das Konsolen-Skript:

   canvas-mcp-lite

Verwendung mit Claude

Registrieren Sie es als stdio-MCP-Server. Für Claude Code:

claude mcp add canvas -- /path/to/.venv/bin/canvas-mcp-lite

Oder in einer Claude-Desktop-/MCP-Client-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "canvas": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/canvas-mcp-lite"
    }
  }
}

Projektstruktur

canvas_mcp_lite/
  server.py      FastMCP entry point; registers READ/WRITE/DELETE tool lists
  client.py      Async Canvas API client: auth, pagination, retry, errors
  util.py        Course code → ID resolution (cached), date formatting
  tools/         One module per domain: courses, assignments, grading,
                 modules_pages, announcements, discussions, files, quizzes,
                 messaging, peer_review, analytics

Hinweise

• Der Paketname ist canvas_mcp_lite und es verwendet relative Importe — führen Sie es über das installierte canvas-mcp-lite-Skript aus, nicht über python server.py.

• Dateidownloads zur Textextraktion sind auf 25 MB begrenzt; gescannte/nur-Bild-PDFs geben einen Hinweis zurück statt Text.

• Canvas-API-Fehler werden mit Statuscode und URL angezeigt; vorübergehende Timeouts werden mit Backoff erneut versucht.