canvas-mcp-lite

Компактный, ориентированный на преподавателей MCP сервер для Canvas LMS, созданный на основе FastMCP. Он позволяет ИИ-ассистенту выступать в роли ассистента преподавателя в вашем экземпляре Canvas: просматривать курсы, читать работы студентов (включая загруженные PDF/DOCX-файлы), оценивать с помощью рубрик, публиковать объявления, управлять модулями и страницами и многое другое.

Инструменты

64 инструмента в 11 доменах Canvas, сгруппированных по уровню риска:

Основные возможности:

• Читайте, что студенты действительно отправили — get_submission_content извлекает текст из загруженных PDF, DOCX-файлов и обычного текста (а также введённых текстовых записей, URL-адресов и обсуждений) и включает ветку комментариев к работе, поэтому инструменты оценивания работают с реальным содержимым.

• Настоящий рабочий процесс оценивания — list_ungraded_submissions — это очередь оценивания, grade_submission обрабатывает баллы, зачёт/незачёт, буквенные и процентные оценки (и сообщает о частичном успехе, когда Canvas сохраняет комментарий, но отклоняет оценку), а post_grades/hide_grades управляют тем, когда студенты видят результаты.

• Коды курсов или ID — каждый инструмент, привязанный к курсу, принимает либо числовой ID курса, либо строку course_code (разрешается с помощью кэша с коротким TTL).

• Безопасно по умолчанию — задания и страницы создаются неопубликованными, если вы не укажете иное; разрушительные инструменты чётко помечены.

• Удобный для LLM вывод — каждый инструмент возвращает отформатированный читаемый текст, а не сырой JSON.

Related MCP server: Canvas MCP

Настройка

Требуется Python 3.10+.

1. Установка (в режиме редактирования, из корня проекта):

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

2. Настройка учётных данных в файле .env рядом с пакетом:

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

   Сгенерируйте токен в Canvas в разделе Аккаунт → Настройки → Новый токен доступа. Файл .env загружается относительно расположения пакета (а не рабочей директории), поскольку MCP-клиенты запускают серверы из произвольных директорий.

3. Запуск через консольный скрипт:

   canvas-mcp-lite

Использование с Claude

Зарегистрируйте его как stdio MCP-сервер. Для Claude Code:

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

Или в конфигурации Claude Desktop / MCP-клиента:

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

Структура проекта

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

Примечания

• Имя пакета — canvas_mcp_lite, и он использует относительные импорты — запускайте его через установленный скрипт canvas-mcp-lite, а не через python server.py.

• Загрузка файлов для извлечения текста ограничена 25 МБ; отсканированные PDF-файлы, содержащие только изображения, возвращают уведомление вместо текста.

• Ошибки Canvas API отображаются с кодом состояния и URL; временные тайм-ауты повторяются с экспоненциальной задержкой.