📚 Microsoft Education MCP Server

📚 Microsoft Education MCP サーバー

⚠️ これは個人プロジェクトです。Microsoft とは提携しておらず、Microsoft による保守も行われていません。

このプロジェクトは、教育分野の Microsoft Graph API と統合するために構築されたカスタム Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

VSCode、Copilot Studio、Claude、Microsoft AI Foundry のエージェントが、次の項目を管理できます。

• ✅ Microsoft Education のクラス
• ✅ 課題（作成、更新、対象の生徒の指定）
• ✅ ルーブリック（作成、添付、一覧表示）
• ✅ 生徒と教員（名簿）
• ✅ 提出物と採点

AI を活用したツール、テスト、インテリジェントなプロンプト統合向けに構築されています。

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🚀 機能

• 🔐 Microsoft の委任認証（MSAL 経由の OAuth）
• 🧑‍🏫 クラスと名簿の確認
• 📝 課題の作成、更新、生徒の対象指定
• 🎓 ルーブリックの作成と再利用
• 📤 課題の提出物と結果の表示
• 🧠 VSCode、Copilot Studio、Claude、Microsoft AI Foundry 向けに設計

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📂 構成

🔍 主要コンポーネント

• start-mcp-server-streaming.js

  • OAuth 2.0 認証レイヤーを使用して、すべてのツールを読み込み、登録します。
  • Windows アカウント選択との統合を備えた OAuth 2.0 サーバーを実装します。
  • バックエンド API にアクセスするため、MSAL を介して Microsoft Graph の認証を管理します。
  • Model Context Protocol SDK とストリーミングトランスポートを使用して、MCP サーバーを起動します。

• tools/ folder

  • 各ファイルで関連するツールのセットを定義し、サーバーに登録します。
  • ツールは、Zod スキーマ検証と Microsoft Graph との統合を用いて、MCP 標準（server.tool(...)）に従います。

• .env

  • Microsoft アプリの機密性の高い認証情報と設定を保存します。
  • Microsoft Graph API の認証に必要です。

• Example.env

  • 共有や共同作業者のオンボーディングに使える安全なテンプレートです。

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この構成により、次のことが簡単に行えます。

• 機能の追加や変更（tools/ にファイルを追加するだけです）
• ドメインごとにロジックを分離（例：課題とルーブリック）
• クリーンでスケーラブルな MCP 統合のサポート

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🏗 Entra ID（Azure AD）でアプリケーションを登録する方法

このプロジェクトで Microsoft Graph API を使用するには、Entra ID でアプリを登録する必要があります。

1. Microsoft Entra 管理センターに移動する

• 次の URL にアクセスします：https://entra.microsoft.com
• 管理者アカウントでサインインします。

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2. 新しいアプリケーションを登録する

1. 「Applications」→「App registrations」 に移動します。

2. 「New registration」 をクリックします。

3. 次の項目を入力します。

   • Name：Microsoft Education MCP Server（または任意の名前）
   • Supported account types：シナリオに応じて選択します（通常は「この組織ディレクトリ内のアカウントのみ」です）。
   • Redirect URI：今は空欄のままにします（Azure App Service の作成後に追加します）。

4. 「Register」 をクリックします。

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3. API のアクセス許可を設定する

1. 登録後、「API permissions」 に移動します。

2. 「Add a permission」→ Microsoft Graph → Delegated permissions をクリックします。

3. 次のアクセス許可を追加します（検索／フィルターを使って各項目を見つけてください）。

   OpenID のアクセス許可：

   • offline_access
   • openid
   • profile

   EduAssignments：

   • EduAssignments.ReadWrite

   EduRoster：

   • EduRoster.ReadWrite

   User：

   • User.ReadWrite.All

4. 「Add permissions」 をクリックします。

5. 次に、「Configured permissions」 で 「Grant admin consent for [your tenant]」 をクリックし、テナント内のすべてのユーザーに対して承認します。

💡 ヒント：「Grant admin consent」ボタンは、管理者アカウントでサインインしている場合にのみ表示されます。この手順により、管理者だけでなく、すべてのユーザーがこれらのアクセス許可を使用できるようになります。

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4. クライアントシークレットを生成する

1. **「Certificates & secrets」**に移動します
2. Client secretsで、**「New client secret」**をクリックします
3. Description：任意のラベルを入力します（例：mcp-server-secret）。後で識別するための名前です。
4. Expires：有効期限を選択します（例：6か月または12か月）
5. **「Add」**をクリックします
6. 「Value」をすぐにコピーします。これがCLIENT_SECRETです。このページを離れると、再度表示できなくなります！

⚠️ 重要：「Value」列にあるのがシークレットで、「Secret ID」ではありません。安全な場所（パスワードマネージャーやメモ帳など）に保存してください。後で必要になります。

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5. これらの値を保存する

アプリ登録の**「Overview」**ページに移動して、以下の値をコピーします。メモ帳に保存してください。Azure のデプロイ時に必要になります。

名前	確認場所
CLIENT_ID	Overview ページのApplication (client) ID
CLIENT_SECRET	ステップ4でコピーしたValue
TENANT_ID	Overview ページのDirectory (tenant) ID
REDIRECT_URI	下記の Azure デプロイセクションで作成します。今はスキップしてください

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🚀 Azure デプロイガイド

OAuth 2.0 認証を使用して、本番環境向けに MCP サーバーを Azure App Service にデプロイします。

1. 📋 前提条件

• ✅ Azure サブスクリプション
• ✅ Azure アプリ登録（上記で完了）
• ✅ コードを GitHub リポジトリにプッシュ済み

2. 🏗️ Azure App Service を作成する

Azure Portal

1. Azure Portalに移動します
2. Create a resource → Web App
3. 以下を設定します：
   • Subscription：サブスクリプション
   • Resource Group：新規作成するか、既存のものを使用します（例：edumcp-resource-group）
   • Name：your-app-name（組織に適した名前を選んでください。Azure 内で一意の名前にする必要があります。）
   • Publish：Code
   • Runtime stack：Node 22 LTS
   • Operating System：Linux
   • Region：ユーザーに最も近いリージョンを選択します
   • Linux Plan：Default
   • Pricing Plan：Default
4. **「Review + create」をクリックし、検証後に「Create」**をクリックします。1、2分でデプロイされます。

3. 🔐 環境変数を設定する

Azure Portal → App Services → [Your App] → Settings → Environment Variablesに移動し、**「+ Add」**をクリックします：

以下の4つの環境変数を追加します（名前 → 値）：

名前	値
CLIENT_ID	Entra の Application (client) ID
TENANT_ID	Entra の Directory (tenant) ID
CLIENT_SECRET	先ほど保存したクライアントシークレットの Value
REDIRECT_URI	https://<YOUR_APP_NAME>.azurewebsites.net/oauth/callback

<YOUR_APP_NAME>は、ステップ2で選択した App Service 名に置き換えてください（例：edumcp-server-prod）。

4つすべてを追加したら、**「Apply」をクリックし、続けて「Confirm」**をクリックして App Service を再起動します。

4. � Entra ID（Azure AD）にリダイレクト URI を追加する

App Service が作成され、URL がわかったら、アプリ登録に戻ってリダイレクト URI を追加する必要があります。

⚠️ 重要：アプリ登録時にリダイレクト URI の追加をスキップした場合、この手順を完了するまで認証に失敗します。

リダイレクト URI を追加する手順：

1. Microsoft Entra Admin Centerに移動します
2. **「Entra ID」→「App registrations」**に移動します
3. 一覧から登録済みのアプリケーションを選択します
4. 左側のサイドバーで**「Authentication」**をクリックします
5. **「Platform configurations」で、「Add a platform」**をクリックします
6. **「Web」**を選択します
7. **「Redirect URIs」**フィールドに、以下を入力します：

   https://<YOUR_APP_NAME>.azurewebsites.net/oauth/callback
   

   <YOUR_APP_NAME>を実際の Azure App Service 名に置き換えてください（例：edumcp-server-prod）。
8. **「Configure」**をクリックして保存します

5. �📦 コードをデプロイする

オプション A：外部 Git（推奨）

⚠️ 注：デプロイする前に、Azure で SCM 基本認証を有効にする必要があります。
App Service → Configuration → General settings → SCM Basic Auth Publishing Credentials → On に進み、"Apply" をクリックします。

続いて、デプロイを行います。

1. Azure Portal → App Services → [Your App] → Deployment → Deployment Center
2. Source：Manual Deployment → External Git
3. Repository：https://github.com/jesegher/EduMCPServer.git
4. Branch：main
5. Repository Type：Public
6. "Save" をクリックします。

オプション B：VS Code 拡張機能

1. Azure App Service 拡張機能をインストールします
2. プロジェクトを右クリック → Deploy to Web App
3. サブスクリプションと App Service を選択します

6. 🎯 MCP クライアントを構成する

本番環境用に MCP クライアントの構成を更新します。

VS Code MCP クライアントの構成：

VS Code の mcp.json（ユーザー設定）に追加します。

{
  "servers": {
    "EDUMCP Server": {
      "url": "https://your-app-name.azurewebsites.net/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

VS Code は /.well-known/oauth-authorization-server エンドポイントを通じて OAuth 構成を自動的に検出します。

Claude（Anthropic）：

Claude の MCP サーバー設定で、次の URL を指定してリモート MCP サーバーを追加します。

https://your-app-name.azurewebsites.net/mcp

Claude は動的クライアント登録と OAuth 2.0 を自動的に使用します。

Microsoft AI Foundry：

AI Foundry プロジェクトで、次のエンドポイントを指定してリモート MCP ツールを追加します。

https://your-app-name.azurewebsites.net/mcp

Foundry は /.well-known/oauth-authorization-server エンドポイントを通じて OAuth 構成を検出します。

7. ✅ デプロイを確認する

1. エンドポイントをテストする：

   • ヘルスチェック：https://your-app-name.azurewebsites.net
   • OAuth 検出：https://your-app-name.azurewebsites.net/.well-known/oauth-authorization-server

2. Azure Portal → App Service → Log stream でログを確認します

3. MCP クライアントで認証をテストします

8. 🛡️ 本番環境のセキュリティ

• ✅ 機密性の高いシークレットには Key Vault を使用します（任意）
• ✅ App Service → TLS/SSL 設定で HTTPS only を有効にします
• ✅ カスタムドメインを構成します（任意）
• ✅ 監視用に Application Insights を設定します

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🧠 シナリオ：成績不振の生徒への補習フロー

これは、データ分析とフォローアップ指導のための、元のプロンプトに基づいた手順をまとめたものです。

📝 元のプロンプト

1. 代数のコースで「lineair equation」という課題を探してください。課題名、指示、締め切り日を教えてください。

2. 成績不振の生徒全員について、表形式で概要をまとめてください。生徒の名前、私が提供したフィードバック、関連するルーブリックがあればその内容を含めてください。生徒ごとに1行にしてください。ルーブリックは項目ごとに分けてください。

3. ルーブリックのフィードバックを分析し、共通点を見つけてもらえますか。

4. このフィードバックに基づいて、改善のためのアイデアをいくつか挙げてもらえますか。

5. 生徒たちにさまざまなパターンを練習させたいです。

6. これを課題とルーブリックにまとめてください。

7. この情報を使って、生徒たち向けの新しい課題の下書きを作成してください……完了まで2週間の猶予を設けてください。

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各プロンプトは、より大きな自動化または AI 支援教育ワークフローの一つの段階として機能します。

• 対象となる課題の取得
• ルーブリックに沿ったフィードバックの分析
• 生徒の取り組みに見られるパターンの特定
• 学習への介入策の提案
• 生徒に合わせた補習課題の作成と割り当て

🖥️ シナリオ：Copilot Studio で保護者面談の準備をする

プロンプト： 保護者面談に備えて、Al Frederickson の成績全体の概要を教えてもらえますか？
Copilot Studio での可視化