Canvas Lms MCP
Canvas LMS MCPサーバーとは?
Canvas LMS MCPサーバーは、Canvas学習管理システム(LMS)とAIシステムをつなぐ架け橋であり、コース情報、課題、テストなどの内容を簡単に取得できます。Canvas LMS MCPサーバーの使い方は?
サーバーをインストールし、APIトークンとベースURLを設定するだけで使用を開始できます。簡単なコマンドまたはAPI呼び出しで、必要なデータをすばやく取得できます。適用シーン
教育データにリアルタイムでアクセスする必要がある教師、学生、開発者に適しています。例えば、自動化タスク、データ分析、または他のツールへの統合などです。主な機能
計画項目をリストする課題、テストなどの計画項目をリストします。
課題を取得してリストする単一の課題を取得するか、すべての課題をリストします。
テストを取得してリストする単一のテストを取得するか、すべてのテストをリストします。
コースを取得してリストする単一のコースを取得するか、すべてのコースをリストします。
コースのシラバスを取得する特定のコースのシラバスを取得します。
コースのモジュールを取得する特定のコースのモジュールを取得します。
ファイルをリストするコースまたはフォルダ内のファイルをリストします。
利点と制限
利点
インストールと設定が簡単
課題、テスト、コース管理などの多様な機能をサポート
AIシステムとシームレスに統合
制限
Canvas APIトークンが必要
初期設定に一定の技術的背景が必要な場合がある
使い方
サーバーをインストールする
uvxツールを使用してサーバーをインストールします。永続的なインストールは不要です。
環境変数を設定する
CANVAS_API_TOKENとCANVAS_BASE_URLを設定します。
サーバーを起動する
サーバーを実行し、FastMCPインターフェースを確認します。
使用例
今後の課題をリストする期限が近い課題のリストを取得します。
コースのシラバスを表示する特定のコースのシラバスを取得します。
よくある質問
Canvas APIトークンを取得する方法は?
サーバーはどのような機能をサポートしていますか?
関連リソース
公式ドキュメント
詳細なインストールと設定ガイドです。
GitHubリポジトリ
ソースコードと貢献ガイドです。
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
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Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
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Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
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Baidu Map
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百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
713
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Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
77
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
550
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
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Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
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