EduChain統合Flaskサーバー：REST APIでClaude Desktopに教育コンテンツ生成

たんさく

Educhain MCP

このプロジェクトは、EduChainと統合されたFlaskサーバーを実装し、REST APIを通じてClaude Desktopに、選択問題、教案、フラッシュカードなどの教育コンテンツを動的に生成する機能を提供します。

教育と学習ツール知識管理と記憶 #教育コンテンツ #APIサービス #動的生成 #統合ツール .Python

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 8.7K

更新時間 : 2025-07-25

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EduChain MCPサーバーとは？

これは、Claude Desktopと統合することで、教師や学習者のために自動的に高品質の教材を作成できる、インテリジェントな教育コンテンツ生成システムです。指定されたテーマに基づいて、さまざまな形式の教育コンテンツを生成することができます。

EduChain MCPサーバーの使い方は？

単純なAPI呼び出しで使用でき、プログラミング知識は必要ありません。テーマと要件を含むリクエストを送信するだけで、サーバーは構造化された教育コンテンツを返します。

適用シーン

教師の授業準備、学生の自主学習、オンライン教育プラットフォームのコンテンツ生成などのシーンに適しています。大量の標準化された教材を迅速に作成する必要がある場合に特に有効です。

主な機能

選択問題生成

指定されたテーマに基づいて、複数選択問題を自動生成し、問題の数を制御できます。

教案生成

どの学科に対しても、詳細な授業手順を含む構造化された授業計画を作成します。

フラッシュカード生成（追加機能）

複雑な概念を、覚えやすいフラッシュカード形式に変換します。

利点

高品質の教育コンテンツを迅速に生成し、授業準備時間を節約します。

さまざまなコンテンツ形式をサポートし、さまざまな教育ニーズに対応します。

既存の教育プラットフォームに簡単に統合できます。

制限

OpenAI APIキーが必要です。

生成されるコンテンツの品質は、入力されたテーマの明確さに依存します。

現在、コンテンツのカスタムテンプレートはサポートされていません。

使い方

インストール準備

リポジトリをクローンし、必要な依存関係をインストールします。

環境設定

.envファイルを作成し、OpenAI APIキーを追加します。

サーバーの起動

メインプログラムを実行してサービスを起動します。

リクエストの送信

HTTPリクエストを使用してAPIエンドポイントを呼び出します。

使用例

数学授業の準備

数学の教師が、来週の幾何学の授業のためにテスト問題を準備する必要があります。

言語学習の支援

学生がフランス語の基礎語彙を迅速に習得したいと考えています。

歴史教案の作成

新しい教師が、産業革命に関する標準的な教案を準備する必要があります。

よくある質問

このサービスを使用するためにプログラミング知識は必要ですか？

生成されたコンテンツは商用利用できますか？

サーバーの応答速度はどの程度ですか？

どの言語のコンテンツ生成がサポートされていますか？

🚀 EduChain MCP統合サーバー

このプロジェクトは、educhain Pythonライブラリと統合されたMCP互換のFlaskサーバーを実装しており、Claude Desktop向けの教育コンテンツを動的に生成します。

以下の3つの主要な教育ツールを提供します：

🧠 選択式問題（MCQ）
📘 授業計画
🃏 フラッシュカード（ボーナス）

🚀 クイックスタート

このサーバーは、Claude Desktopとの統合を通じて、教育用のコンテンツを提供します。以下の手順に従ってセットアップしてください。

✨ 主な機能

📡 Claude Desktopとの統合のためのREST APIエンドポイントを公開します。
🔐 .envファイルを使用して、OpenAI APIキーを安全に管理します。
📦 軽量でデプロイが容易です。
🧪 サンプルレスポンスとテストスクリプトを含んでいます。

🔧 技術詳細

Python 3.10+
Flask
EduChain（educhainパッケージ経由）
dotenv（安全なAPI処理のためのpython-dotenv）
Claude Desktop MCPプロトコル（ローカルJSON設定）

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/abanindra3/educhain-mcp.git
cd educhain-mcp

2. 仮想環境を作成してアクティブ化する（推奨）

python -m venv venv
source venv/bin/activate     # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt
pip install flask python-dotenv

4. .envファイルを作成する

ルートディレクトリに.envファイルを作成し、OpenAI APIキーを追加します。

OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here

5. サーバーを起動する

python mcp_server.py

サーバーは以下のアドレスで実行されます： 📍 http://localhost:5000

6. エンドポイントをテストする

以下のコマンドを実行するか、Postman/Hoppscotchを使用して手動でテストすることができます。

python test_server.py

エンドポイント	目的	サンプルペイロード
/generate_mcqs	選択式問題を生成する	{ "topic": "Python loops", "count": 5 }
/generate_lesson_plan	授業計画を作成する	{ "subject": "Algebra" }
/generate_flashcards	フラッシュカードを生成する（ボーナス）	{ "topic": "OOP in Java", "count": 6 }