Canvas MCP

Canvas MCP

vishalsachdevMIT
142 звёзд38 форков
Canvas MCP — это сервер, который подключает AI-ассистентов к системе управления обучением Canvas LMS. Он даёт 88 инструментов для работы с курсами, заданиями, оценками и расписанием. Сервер подходит студентам, преподавателям и администраторам. Все операции соответствуют стандарту FERPA — это значит, что персональные данные учащихся защищены. Вместо ручной проверки каждой страницы Canvas вы просто спрашиваете ассистента, и он сам обращается к вашему аккаунту через сервер. Сервер работает с любым MCP-совместимым клиентом: Claude Desktop, Cursor, Codex, Windsurf и более чем 40 другими агентами. Вы подключаете его один раз и управляете Canvas через AI-ассистента без переключения между окнами. Доступно 8 агентских навыков для автоматизации типовых задач — от массовых рассылок до генерации отчётов.
Дизайн
Подключить MCPОткрыть на GitHubОфициальный сайт
Подключение

Подключить Canvas MCP

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "canvas-mcp-vishalsachdev": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "canvas-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить Canvas MCP

Canvas MCP относится к Дизайн. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
MIT
Реализация
Python
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 20.07.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 2.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикvishalsachdev
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Просмотр предстоящих заданий на ближайшие дни — AI покажет дедлайны по всем курсам
  • Получение списка дел Canvas (TODO list) — ассистент соберёт все незавершённые задачи
  • Проверка статуса отправки работ — AI определит, какие задания вы сдали, а какие пропустили
  • Просмотр текущих оценок по курсам — запросите баллы и средний балл без входа в Canvas
  • Получение списка ожидающих рецензий (peer reviews) — ассистент напомнит о работах, которые нужно проверить
  • Управление курсами через 8 агентских навыков — автоматизация массовых операций, рассылок и отчётов
  • Аналитика успеваемости с соблюдением FERPA — безопасная работа с данными учащихся
  • Интеграция с 40+ AI-агентами — единая точка входа для всех MCP-клиентов

Как подключить

  1. Установите сервер через UVX. Выполните в терминале:
    uvx canvas-mcp
  2. Добавьте конфигурацию в ваш MCP-клиент. Например, для Claude Desktop отредактируйте файл claude_desktop_config.json и добавьте блок:
    { "mcpServers": { "canvas-mcp": { "command": "uvx", "args": ["canvas-mcp"] } } }
  3. Перезапустите клиент. После этого AI-ассистент сможет обращаться к Canvas через сервер.

Альтернативный способ установки: npx skills add vishalsachdev/canvas-mcp.

Примеры запросов

  • «Покажи задания на эту неделю по курсу математики и напомни о дедлайнах»
  • «Проверь, все ли мои работы сданы, и выдели пропущенные»
  • «Выведи мои текущие оценки по всем курсам и средний балл»
  • «Найди ожидающие рецензии и отсортируй по дате сдачи»

Технические детали

  • Язык разработки: Python
  • Транспорт: stdio
  • Лицензия: MIT (открытый исходный код)
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop, Cursor, Codex, Windsurf и 40+ других MCP-агентов
  • Разработчик: vishalsachdev
  • Звёзды на GitHub: 142

Поделиться