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Classroom Suite MCP

Classroom Suite MCP

ローカル
github.com/anasdevaiファイル・ストレージ044 週間前に更新

Classroom Suite MCP について

Classroom Suite MCP は、教育向けの Google Workspace MCP サーバーです。学生や教育者が AI アシスタントから Classroom、Drive、Docs を扱えるようにし、授業や課題の管理、ファイル操作、文書編集、PDF 書き出しを一つにまとめています。

主な機能

  1. 01コース、課題、提出物の管理
  2. 02Drive ファイルの検索、アップロード、共有
  3. 03Google Docs の作成と編集
  4. 04文書の PDF 書き出し
  5. 05OAuth による Google Workspace 接続

活用シーン

  1. 01コースと未提出の課題を確認する
  2. 02文書を作成して課題とともに提出する
  3. 03授業資料を整理して共有する
  4. 04Google Docs を PDF に書き出す

MCP 対応

MCP クライアントに Google Classroom、Google Drive、Google Docs 用の 17 個のツールを公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"classroom-suite": {
"command": "uvx",
"args": [
"classroom-suite-mcp"
],
"env": {
"GOOGLE_CREDENTIALS_PATH": "<GOOGLE_CREDENTIALS_PATH>",
"GOOGLE_TOKEN_PATH": "<GOOGLE_TOKEN_PATH>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx classroom-suite-mcp
設定が必要な環境変数
GOOGLE_CREDENTIALS_PATHシークレット
GOOGLE_TOKEN_PATHシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiclassroom-suite-mcp

ツール

17

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
course_statesanyいいえ
page_sizeintegerいいえ

詳細

🎓 Classroom Suite MCP

Google Workspace の教育向けツールのための統合 MCP(Model Context Protocol)サーバーです。Google Classroom、Google Drive、Google Docs を Claude などの AI アシスタントとシームレスに連携できます。

PyPI バージョン ライセンス:MIT Python 3.10 以降

✨ 特長

サービスツール説明
📚 Classroom6コース、課題、提出物を管理します
📁 Drive7ファイルの作成、アップロード、ダウンロード、共有を行います
📝 Docs4ドキュメントの作成、読み取り、編集、および PDF へのエクスポートを行います

合計 17 個のツール - 教育の自動化に必要なすべてが揃っています!

🚀 インストール

uvx を使用する(推奨)
uvx classroom-suite-mcp
pip を使用する
pip install classroom-suite-mcp
ソースからインストール
git clone https://github.com/anasdevai/classroom-suite-mcp.git
cd classroom-suite-mcp
pip install -e .

🔐 Google Cloud のセットアップ

このサーバーを使用する前に、Google Cloud の認証情報を設定する必要があります。

1. Google Cloud プロジェクトを作成する
  1. Google Cloud Console にアクセスします
  2. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します
  3. 次の API を有効にします:
    • Google Classroom API
    • Google Drive API
    • Google Docs API
2. OAuth 認証情報を作成する
  1. API とサービス > 認証情報 に移動します
  2. 認証情報を作成 > OAuth クライアント ID をクリックします
  3. アプリケーションの種類として デスクトップアプリ を選択します
  4. 認証情報を credentials.json としてダウンロードします
3. サーバーを設定する

credentials.json を作業ディレクトリに配置するか、パスを設定します。

export GOOGLE_CREDENTIALS_PATH=/path/to/credentials.json

初回実行時にブラウザーウィンドウが開き、OAuth 認証が行われます。

⚙️ 設定

環境変数
変数デフォルト説明
GOOGLE_CREDENTIALS_PATHcredentials.jsonOAuth 認証情報ファイルのパス
GOOGLE_TOKEN_PATHtoken.json認証トークンの保存先パス
Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "classroom-suite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["classroom-suite-mcp"]
    }
  }
}

または、pip でインストールした場合:

{
  "mcpServers": {
    "classroom-suite": {
      "command": "classroom-suite-mcp"
    }
  }
}

🛠️ 利用可能なツール

Google Classroom(6 個のツール)
ツール説明
list_courses登録済みのすべてのコースを一覧表示します
get_courseコースの詳細を取得します
list_assignmentsコースの課題を一覧表示します
get_assignment課題の詳細を取得します
list_submissions課題の提出物を一覧表示します
submit_assignment添付ファイルを付けて課題を提出します
Google Drive(7 個のツール)
ツール説明
list_filesファイルとフォルダーを一覧表示します
search_files名前または内容で検索します
create_folder新しいフォルダーを作成します
upload_fileファイルをアップロードします
download_fileファイルをダウンロードします
share_fileユーザーまたは一般公開で共有します
delete_fileゴミ箱に移動するか、削除します
Google Docs(4 個のツール)
ツール説明
create_doc新しいドキュメントを作成します
read_docドキュメントの内容を読み取ります
update_docテキストを末尾または先頭に追加するか、置換します
export_pdfPDF としてエクスポートします

📖 使用例

Claude を使用する場合
You: List my Google Classroom courses

Claude: I'll list your courses using the classroom-suite-mcp tools.
[Uses list_courses tool]

Here are your courses:
1. Introduction to Computer Science (ACTIVE)
2. Data Structures and Algorithms (ACTIVE)
...
一般的なワークフロー

課題を確認して提出する:

1. list_courses → Get course ID
2. list_assignments → Find pending assignment
3. create_doc → Create solution document
4. submit_assignment → Submit with Drive file

コースの教材を整理する:

1. create_folder → Create organized folder
2. upload_file → Upload materials
3. share_file → Share with classmates

🧪 開発

ローカルで実行する
# Clone the repository
git clone https://github.com/anasdevai/classroom-suite-mcp.git
cd classroom-suite-mcp

# Install dependencies
pip install -e .

# Run with stdio transport (for MCP clients)
classroom-suite-mcp

# Run with HTTP transport (for testing)
classroom-suite-mcp --transport http --port 8000
MCP Inspector でテストする
npx @anthropic-ai/mcp-inspector classroom-suite-mcp

📄 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE を参照してください。

🤝 貢献

貢献を歓迎します!お気軽に Pull Request を送信してください。

📬 サポート


教育者と学生のために ❤️ を込めて作成

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。