项目简介

Notioc Canvas MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端应用，旨在将Canvas学习管理系统（LMS）的丰富功能智能地集成到大型语言模型（LLM）客户端（如Claude Desktop）中。它通过标准化的JSON-RPC协议，让LLM能够以自然语言与用户的Canvas学业数据进行深度交互，涵盖课程、作业、成绩、文件、测验、讨论、沟通和小组协作等多个方面，极大地提升学术体验。

主要功能点

学业分析: 实时追踪各课程的成绩、进行“假设”成绩情景计算（例如：“期末考试需要多少分才能得A？”）、分析成绩趋势并预测学业表现。
文档管理与处理: 访问所有历史提交的作业和文件、支持从超过94种文件类型（如PDF、DOCX、XLSX、PPTX、图像、音频）中提取内容、进行智能文件搜索和内容处理（包括图像OCR和音频转录）。
测验与学习辅助: 提交后详细复习测验内容、分析测验问题与正确答案、追踪测验表现，并能根据用户需求生成学习指南。
课程结构与规划: 集成Canvas日历以跟踪截止日期和事件、导航课程模块和内容、分析课程大纲并提取关键政策信息。
沟通与协作: 直接在Canvas内发送消息、参与讨论区、管理小组协作（包括访问小组讨论和成员）、以及草拟专业电子邮件。
智能搜索: 提供AI驱动的语义内容搜索功能，即使在Canvas API受限的情况下也能通过网页发现技术查找相关信息。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/Kuria-Mbatia/notioc-canvas-mcp-server.git

进入项目目录:

cd notioc-canvas-mcp-server

安装依赖并构建:

npm install && npm run build

配置Canvas API凭证:

在项目根目录创建一个名为 '.env' 的文件（如果不存在）。

在 '.env' 文件中添加以下配置，请务必替换为你的实际Canvas实例URL和个人访问令牌：

CANVAS_BASE_URL=https://your-canvas-instance.instructure.com
CANVAS_ACCESS_TOKEN=your_canvas_access_token_here
LLAMA_CLOUD_API_KEY=your_llamacloud_api_key_here # 可选：用于高级文档处理，请替换为你的LlamaParse API Key
ENABLE_LLAMAPARSE=true # 可选：设置为true以启用LlamaParse进行文档处理
LLAMA_PARSE_ALLOW_UPLOAD=true # 可选：设置为true以允许上传文件到LlamaParse服务

'CANVAS_BASE_URL' 是你的Canvas学习管理系统域名，例如 'https://psu.instructure.com'。
'CANVAS_ACCESS_TOKEN' 是你在Canvas用户设置中生成的个人访问令牌。
'LLAMA_CLOUD_API_KEY', 'ENABLE_LLAMAPARSE', 'LLAMA_PARSE_ALLOW_UPLOAD' 是可选的LlamaParse配置，用于启用对94种文件类型（如PDF、DOCX、图像、音频）的高级文档内容提取和处理。

启动服务器:

推荐使用Docker:

# 1. 复制环境模板
cp .env.docker .env
# 2. 编辑 .env 文件，填入你的Canvas凭证
# 3. 启动服务器 (macOS/Linux)
./docker.sh prod
# 或 (Windows)
docker.bat prod

手动启动 (需Node.js 18+ 环境):
```
node dist/mcp.js
```

服务器配置

MCP客户端（例如Claude Desktop）需要以下JSON格式的配置信息来连接 Notioc Canvas MCP 服务器。请根据你的实际情况填写路径和凭证。

{
  "mcpServers": {
    "notioc-canvas": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/project/dist/mcp.js"],
      "cwd": "/path/to/your/project",
      "env": {
        "NODE_ENV": "production",
        "CANVAS_BASE_URL": "https://your-canvas-instance.instructure.com",
        "CANVAS_ACCESS_TOKEN": "your_canvas_access_token_here",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "your_llamacloud_api_key_here",
        "ENABLE_LLAMAPARSE": "true",
        "LLAMA_PARSE_ALLOW_UPLOAD": "true"
      }
    }
  }
}

'"command"': 启动MCP服务器的可执行文件或脚本，通常是 '"node"'。
'"args"': 传递给 'command' 的参数列表，这里指向编译后的服务器主文件 '/path/to/your/project/dist/mcp.js'。请将 '/path/to/your/project' 替换为你的项目实际根路径。
'"cwd"': 服务器的工作目录，通常是项目的根路径。
'"env"': 服务器运行时所需的环境变量，包括：
- '"NODE_ENV"': 运行环境，设置为 '"production"'。
- '"CANVAS_BASE_URL"': 你的Canvas实例的基础URL，请替换为实际值。
- '"CANVAS_ACCESS_TOKEN"': 你的Canvas API访问令牌，请替换为实际值。
- '"LLAMA_CLOUD_API_KEY"': （可选）LlamaParse API Key，用于高级文档处理，请替换为实际值。
- '"ENABLE_LLAMAPARSE"': （可选）设置为 '"true"' 以启用LlamaParse功能。
- '"LLAMA_PARSE_ALLOW_UPLOAD"': （可选）设置为 '"true"' 以允许LlamaParse上传文件进行处理。

基本使用方法

一旦Notioc Canvas MCP 服务器成功启动并连接到你的LLM客户端（如Claude Desktop），你可以通过自然语言提出各种与Canvas相关的问题和请求：

查询成绩:
- “我生物课的当前成绩是多少？”
- “我期末考试需要多少分才能得A？”
- “显示我这学期的成绩趋势。”
管理作业与提交:
- “这周有什么作业要交？”
- “显示我最近提交的论文。”
- “我上次作业的反馈是什么？”
获取学习材料:
- “帮我复习上次测验。”
- “我需要复习哪些主题才能通过期中考试？”
- “生成第五章的学习指南。”
处理文档:
- “从这份PDF教学大纲中提取文本。”
- “这份讲座幻灯片的要点是什么？”
- “总结这份研究论文。”
沟通与协作:
- “我在哪些小组里？”
- “列出我的项目小组的成员。”
- “给我的老师发消息，主题是‘关于作业的问题’，内容是‘我有些问题需要澄清’。”

关键词

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主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法

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