TalentLMS MCP by usefulapi について
TalentLMS MCP by usefulapiは、研修チームや学習プラットフォームの管理者向けのホスト型MCPサーバーです。MCPクライアントからユーザー、コース、グループ、ブランチ、進捗を確認し、一部の作成・登録操作を行えます。
主な機能
- 01ユーザー、コース、学習パスの参照
- 02ユーザーのグループとブランチの確認
- 03コース進捗と証明書の参照
- 04受講者の作成とコース登録
- 05ユーザーのグループへの追加
活用シーン
- 01受講者のコース進捗の確認
- 02コース、グループ、ブランチの所属確認
- 03受講者を作成してコースに登録
MCP 対応
ClaudeやCursorなどのクライアントが接続できるホスト型MCPサーバーです。TalentLMSの認証情報を使い、読み取りツールと一部の書き込みツールを利用します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://talentlms.usefulapi.io/mcpclaude mcp add --transport http io-usefulapi-talentlms https://talentlms.usefulapi.io/mcp{"mcpServers":{"io-usefulapi-talentlms":{"type":"http","url":"https://talentlms.usefulapi.io/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"io-usefulapi-talentlms":{"type":"http","url":"https://talentlms.usefulapi.io/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"io-usefulapi-talentlms":{"type":"http","url":"https://talentlms.usefulapi.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-usefulapi-talentlms":{"serverUrl":"https://talentlms.usefulapi.io/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
23このツールにパラメーターはありません。
詳細
usefulapi の TalentLMS MCP
Claude、Cursor、または任意の MCP クライアントから TalentLMS を利用できます。TalentLMS のユーザー、コース、グループ、ブランチ、進捗を読み取り、学習者を作成してユーザーを登録できます。 ホスト型のため、ローカルへのインストールは不要です。お使いの TalentLMS 認証情報で接続できます。
ライブエンドポイント: https://talentlms.usefulapi.io/mcp · ホームページ: https://usefulapi.io/talentlms
接続
- Claude(claude.ai、デスクトップ):Customize → Connectors を開き、+ Add → Add custom connector をクリックして、
https://talentlms.usefulapi.io/mcpを貼り付けます。 - Claude Code:
claude mcp add --transport http talentlms https://talentlms.usefulapi.io/mcpを実行し、続けて/mcpを実行してログインします。 - VS Code: VS Code に追加。
- Cursor およびその他のクライアント: URL をリモート MCP サーバーとして追加します。
{
"mcpServers": {
"talentlms": {
"url": "https://talentlms.usefulapi.io/mcp"
}
}
}
URL のみを追加してください。クライアント設定に Authorization ヘッダーや API キーを追加しないでください。サーバーが OAuth でサインインを行い、ログインページで TalentLMS の認証情報を入力します。
手順を追った設定方法、認証情報の確認方法、よくある質問:https://usefulapi.io/talentlms/
初回接続時に、TalentLMS ポータルのサブドメインと API キーを入力します。 認証情報は検証された後、ユーザーごとに保存され、本人のみが使用できます。設定ファイルにキーを記載する必要はありません。
ツール
| ツール | 種類 | 機能 |
|---|---|---|
talentlms_get_portal_statistics | 読み取り | ポータルの統計情報を取得 |
talentlms_get_timeline | 読み取り | タイムラインを取得 |
talentlms_list_users | 読み取り | ユーザーの一覧を取得 |
talentlms_get_user | 読み取り | ユーザーを取得 |
talentlms_list_user_courses | 読み取り | ユーザーのコース一覧を取得 |
talentlms_list_user_groups | 読み取り | ユーザーのグループ一覧を取得 |
talentlms_list_user_branches | 読み取り | ユーザーのブランチ一覧を取得 |
talentlms_list_user_certificates | 読み取り | ユーザーの修了証一覧を取得 |
talentlms_get_course_progress | 読み取り | コースにおけるユーザーの進捗を取得 |
talentlms_list_courses | 読み取り | コースの一覧を取得 |
talentlms_get_course | 読み取り | コースを取得 |
talentlms_list_course_users | 読み取り | コースのユーザー一覧を取得 |
talentlms_list_categories | 読み取り | コースカテゴリの一覧を取得 |
talentlms_list_learning_paths | 読み取り | ラーニングパスの一覧を取得 |
talentlms_list_groups | 読み取り | グループの一覧を取得 |
talentlms_get_group | 読み取り | グループを取得 |
talentlms_list_group_users | 読み取り | グループのユーザー一覧を取得 |
talentlms_list_branches | 読み取り | ブランチの一覧を取得 |
talentlms_get_branch | 読み取り | ブランチを取得 |
talentlms_list_branch_users | 読み取り | ブランチのユーザー一覧を取得 |
talentlms_create_user | 書き込み | 学習者を作成 |
talentlms_enroll_user_in_course | 書き込み | ユーザーをコースに登録 |
talentlms_add_user_to_group | 書き込み | ユーザーをグループに追加 |
talentlms_usage_status | メタ | 使用状況(無料プランの利用状況) |
talentlms_request_feature | メタ | 不足している機能をリクエスト |
talentlms_upgrade | メタ | Pro にアップグレード(無制限*) |
talentlms_cancel_subscription | メタ | Pro サブスクリプションを解約 |
read ツールは読み取り専用です。write ツールはデータを変更するため、クライアントは実行前に確認を求める必要があります。meta ツールは使用状況の報告、サブスクリプションの管理、機能リクエストの送信に使用します。
料金
| プラン | 料金 | 上限 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 月50回のツール呼び出し |
| Pro(ポータルごと) | $9/月 または $90/年(2か月分無料) | 無制限* |
*Pro には、このサーバーで月10,000回のツール呼び出しという公正利用の上限があります。上限を超える場合は、[email protected] までお問い合わせください。
Pro が適用されるのはこのサーバーのみです。talentlms_upgrade でサブスクリプションに登録できます(Stripe Checkout のリンクが返されます)。talentlms_cancel_subscription でいつでも解約できます。Pro は支払い済み期間の終了まで利用でき、現在の期間分の返金はありません。その前に talentlms_upgrade を実行すると、解約は取り消されます。または、[email protected] までお問い合わせください。
ライセンス
MIT © usefulapi。TalentLMS とは提携しておらず、TalentLMS の推薦を受けていません。
コメント
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。