Isparta Uni Obs MCP

🚀 伊斯帕尔塔大学OBS MCPツール

このプロジェクトは、伊斯帕尔塔大学のOBS（学生情報システム）システムにアクセスするためのMCP（モデルコンテキストプロトコル）ツールを含んでいます。学生の情報、お知らせ、学術データを安全に取得するために使用されます。

✨ 主な機能

• 🔐 安全なログインシステム：ASP.NET WebFormsベースのログイン
• 📊 学生情報：個人情報と学術情報
• 📢 お知らせシステム：最新のお知らせの追跡
• 📚 授業情報：授業リストと詳細
• 📋 成績証明書：成績表と学術記録
• 🔍 HTMLパーシング：自動データ抽出
• 🛡️ セッション管理：安全なセッション制御
• 🚀 学術分析：GPAトレンド分析とパフォーマンス追跡
• 🎯 授業選択アシスタント：前提条件チェックと推奨事項
• 🔔 通知システム：スマートな通知とリマインダー
• 📤 データエクスポート：JSON、CSV、PDF、Excel形式でのエクスポート

📦 機能と状態

状態の説明: ✅ 準備完了 · 🧪 実験的 · 🕓 計画中 · ⚠️ 問題あり

🔐 基本機能

• ✅ ログイン/ログアウト操作 — 安全なセッション管理
• ✅ ページナビゲーション — 異なるOBSページへのアクセス
• ✅ デバッグモード — 技術的な問題の検出

📊 学術情報

• ✅ 学生プロフィール情報 — 個人情報、学部、学科、指導教員
• ✅ 学術成績証明書 — クラス単位の単位数とGPA情報
• ✅ 学期の授業 — 現在の学期の授業、成績、教員
• ✅ 受講した授業 — すべての授業の詳細なリスト

🚀 新しく追加された機能

• ✅ 学術分析 — GPAトレンド分析、単位修了率、授業成功率グラフ
• ✅ パフォーマンス追跡 — 学術目標、進捗状況、目標推奨事項
• ✅ 授業選択アシスタント — 前提条件チェック、単位計算、授業の重複チェック
• ✅ 通知システム — 低成績通知、欠席通知、授業料支払いリマインダー
• ✅ データエクスポート — JSON、CSV、PDF、Excel形式での包括的なレポート作成

📬 連絡と情報提供

• 🕓 メッセージボックス — 教員と学生事務のメッセージ
• ✅ お知らせ — 最新の大学のお知らせ
• ✅ システムメニューアクセス — すべての利用可能なページのリンクを表示

🟡 プログラムとスケジュール

• ✅ 授業スケジュール — 週次の授業時間
• ⚠️ 試験スケジュール — 試験日（動的なコンテンツによる技術的な問題）
• ✅ 欠席管理 — 出席情報

💰 財務情報

• ✅ 授業料情報 — 支払い状況
• ✅ 図書館/教材情報 — 借入状況

📋 操作と申請

• ✅ 登録更新 — 授業の追加/辞退
• ✅ 卒業論文手続き — プロジェクト申請
• ✅ インターンシップ申請 — 必須/任意のインターンシップ
• ✅ 願書手続き — オンライン申請フォーム

📚 教育コンテンツ

• ✅ 授業資料 — 授業の教材
• ✅ オンライン教育プラットフォーム — 遠隔教育へのアクセス
• ✅ イベント — 参加したイベント

❌ 現在問題がある項目

• ⚠️ 平均点計算 — JavaScriptベースのページ
• ⚠️ 試験スケジュール — 動的なコンテンツの読み込み問題
• ⚠️ 一部のレポート — コンテンツ表示問題

🚀 クイックスタート

必要条件

• Python 3.10以上
• pipまたはuv

手順

1. プロジェクトをクローンします:

git clone https://github.com/kullanici-adi/isparta-uni-obs-mcp.git
cd isparta-uni-obs-mcp

2. 依存関係をインストールします:

# pipを使用する場合
pip install -r requirements.txt

# またはuvを使用する場合
uv sync

3. MCPサーバーを起動します:

python server.py

💻 使用例

🔐 ログイン操作

学生ログイン

# 基本的なログイン
result = student_login(
    base_url="https://obs.isparta.edu.tr",
    username="**********",
    password="your_password"
)

# デバッグログイン (詳細情報)
debug_info = student_login_debug(
    base_url="https://obs.isparta.edu.tr",
    username="**********", 
    password="your_password"
)

ログアウト

result = student_logout()

📊 データ取得

学生情報

# 基本情報
info = student_info()

# 解析済みの情報
parsed_info = student_info_parsed()

# HTMLの解析
html_content = "..."
parsed = parse_student_info(html_content)

お知らせ

# お知らせのリスト
announcements = student_announcements(limit=10)

# 特定のページからのお知らせ
announcements = student_announcements(path="/custom/path", limit=5)

授業と成績証明書

# 授業リスト
courses = student_courses()

# 成績証明書
transcript = student_transcript()

学生ページ (解析済み)

# 学期の授業 (DonemDersleri.aspx)
term_courses = student_term_courses()

# 私の授業 (Derslerim.aspx)
my_courses = student_my_courses()

ページナビゲーション

# 特定のページに移動
page_info = student_navigate_to_page("/Birimler/Ogrenci/Derslerim.aspx")

🚀 新機能

学術分析

# 包括的な学術分析
analytics = student_academic_analytics()

# パフォーマンス追跡
performance = student_performance_tracking()

# 授業選択アシスタント
course_advisor = student_course_advisor()

通知システム

# すべての通知を取得
notifications = student_notifications()

# 通知設定
settings = student_notification_settings()

# 通知を既読にする
result = student_mark_notification_read("notification_id")

データエクスポート

# JSON形式でエクスポート
json_data = student_export_data(format="json", data_type="academic")

# CSV形式でエクスポート
csv_data = student_export_data(format="csv", data_type="all")

# サポートされている形式をリストする
formats = student_export_formats()

📚 詳細ドキュメント

ログイン関数

データ取得関数

学生ページ関数

🚀 新しく追加された機能

📋 サンプル出力

学術分析

{
  "success": true,
  "analytics": {
    "gpa_trend": {
      "current_gpa": 3.45,
      "trend": "improving",
      "improvement_potential": 0.55
    },
    "credit_analysis": {
      "completion_rate": 75.5,
      "remaining_credits": 60,
      "estimated_semesters_to_graduation": 2.0
    },
    "overall_score": {
      "total_score": 82.3,
      "level": "A",
      "grade": "BA"
    }
  }
}

通知システム

{
  "success": true,
  "notifications": [
    {
      "type": "Academic Warning",
      "priority": "High",
      "title": "Düşük GPA Uyarısı",
      "message": "GPA'nız 1.85 ile 2.0'ın altında",
      "action_required": true
    }
  ],
  "summary": {
    "total_notifications": 3,
    "high_priority": 1,
    "medium_priority": 2
  }
}

データエクスポート

{
  "success": true,
  "format": "csv",
  "filename": "student_data_20241201_143022.csv",
  "size_bytes": 15420,
  "download_ready": true
}

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

uni-mcp/
├── core.py              # 主要な関数と新機能
├── server.py            # MCPサーバーとツールの定義
├── requirements.txt     # Pythonの依存関係
├── requirements-mcp.txt # MCPの依存関係
├── pyproject.toml      # プロジェクトの設定
└── README.md           # このファイル

新しい関数の追加

1. core.pyファイルに関数を追加します
2. server.pyファイルにMCPツールを追加します
3. ドキュメントを更新します
4. テストを行います

デバッグ

デバッグモードで実行するには:

debug_info = student_login_debug(...)
print(json.dumps(debug_info, indent=2))

🛡️ セキュリティ

• パスワードは安全に保存されます
• セッション管理は自動化されています
• HTTPS接続が必須です
• CSRFトークンは自動的に処理されます

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

🤝 貢献方法

1. フォークします
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. コミットします (git commit -m 'Add amazing feature')
4. プッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成します

プロジェクトの画像

• 学術分析

📞 連絡先

質問がある場合は、イシューを作成するか、連絡を取ってください。

注意: このツールは教育目的のみで使用されます。使用に関する責任はユーザーにあります。