Canvas AI助手
一组工具集,使人工智能代理能够与Canvas LMS交互,允许用户通过自然语言查询查找相关资源、获取课程信息和导航模块。
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"canvas": {
"args": [
"--directory",
"/Users/aryank/Developer/canvas-mcp",
"run",
"canvas.py"
],
"command": "uv"
}
}
}
该服务需要配置环境变量:CANVAS_API_KEY、GEMINI_API_KEY
服务介绍
Canvas MCP
Canvas MCP 是一套工具,允许您的 AI 代理与 Canvas LMS 和 Gradescope 进行交互。


功能
- 查找相关资源 - 能够根据自然语言查询找到相关资源!
- 查询即将到来的作业 - 不仅可以获取即将到来的作业,还可以提供给定课程的详细信息。
- 从 Gradescope 获取课程和作业 - 使用自然语言查询您的 Gradescope 课程和作业,获取提交状态等更多信息!
- 获取课程
- 获取模块
- 获取模块项目
- 获取文件 URL
- 获取日历事件
- 获取作业
- 以及更多...
使用方法
请提前记下以下内容:
- 从
Canvas > Account > Settings > Approved Integrations > New Access Token获取 Canvas API 密钥 - 从 https://aistudio.google.com/app/apikey 获取 Gemini API 密钥
- 从 https://www.gradescope.com/ 获取 Gradescope 电子邮件和密码
通过 Smithery 安装(推荐)
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Canvas MCP:
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client claude
或者,对于 Cursor IDE 与其他模型一起使用 canvas-mcp:
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client cursor
或者,对于 Windsurf:
npx -y @smithery/cli install @aryankeluskar/canvas-mcp --client windsurf
手动安装(仅限本地实例)
下载仓库并运行以下命令:
git clone https://github.com/aryankeluskar/canvas-mcp.git
cd canvas-mcp
# Install dependencies with uv (recommended)
pip install uv
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt
# Or install with pip
pip install -r requirements.txt
手动配置
在根目录中创建一个 .env 文件,并添加以下环境变量:
CANVAS_API_KEY=your_canvas_api_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
将以下内容添加到您的 mcp.json 或 claude_desktop_config.json 文件中:
{
"mcpServers": {
"canvas": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/aryank/Developer/canvas-mcp",
"run",
"canvas.py"
]
}
}
}
由 Aryan Keluskar 构建 :)