关于 canvas-mcp
@avatargaia/canvas-mcp 是无状态的 stdio 桥接程序,可将兼容的 MCP 客户端连接到 TeamAgent 的 streamable HTTP 端点。它转发请求,并提供岗位、动作、数据和知识库相关的 Canvas 工具;权限取决于密钥和端点。
主要功能
- 01stdio 到 HTTP 的请求转发
- 02选择 Canvas 和 AICare 端点
- 03岗位创建与配置工具
- 04知识库发布和岗位分配
- 05MCP 工具注解与错误透传
适用场景
- 01让仅支持 stdio 的客户端连接 TeamAgent
- 02创建岗位并分配知识库
- 03发布和管理 wiki 内容
- 04在客户端查看上游错误
MCP 相关
它通过 streamable HTTP 将 stdio MCP 客户端桥接到 TeamAgent MCP 端点。上游端点提供 Canvas 和 AICare 工具,可用工具取决于端点和鉴权方式。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvasclaude mcp add --transport http avatargaia-canvas https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas{"mcpServers":{"avatargaia-canvas":{"type":"http","url":"https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"avatargaia-canvas":{"type":"http","url":"https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"avatargaia-canvas":{"type":"http","url":"https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"}}}{"mcpServers":{"avatargaia-canvas":{"serverUrl":"https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas需要授权工具
18此工具无需参数。
详细介绍
来自项目 README@avatargaia/canvas-mcp
stdio 马甲:让只支持 stdio 的 MCP 客户端(Claude Desktop / Cursor / Cline / 各类本地 Agent)接入 TeamAgent 的 MCP 服务器(streamable-http)。
纯转调,无状态、不缓存、不改写请求。
两个门,同一把 Key:
| 门 | 端点 | 工具 | 鉴权 |
|---|---|---|---|
| Canvas | https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas | 带 Key 97 个;匿名沙箱 18 个免费工具 | 可不带 Key:匿名沙箱开放免费工具;带 dk_/ta_ 解锁全部 |
| AICare | https://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare | 7 个(AI 健康检测 13 类:舌苔/面部/指甲…) | 必须带 Key,按次计费 |
自动安装说明(给 Agent 读):llms-install.md | 隐私政策与支持:https://agent.avatargaia.top/privacy
用
CANVAS_MCP_URL=https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas \
CANVAS_MCP_TOKEN=ta_xxxxxxxx \
npx -y @avatargaia/canvas-mcp
客户端配置(Claude Desktop claude_desktop_config.json 为例):
{
"mcpServers": {
"teamagent-canvas": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@avatargaia/canvas-mcp", "--token", "dk_xxxxxxxx"]
}
}
}
环境变量
| 变量 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
CANVAS_MCP_TOKEN | 否 | dk_(开发者 Key)或 ta_(平台令牌);不带 = 匿名沙箱,只能用免费工具 |
CANVAS_MCP_URL | 否 | 默认 Canvas 门;AICare 门填 https://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare;自建部署时改这里 |
CANVAS_MCP_KEY | 否 | CANVAS_MCP_TOKEN 的别名 |
给数字员工喂知识(v0.4.0 起)
岗位可以配知识库:访客问到时,数字员工先查库再答,并把依据的那一页显示在画布上;库里没有的,它会直说没有。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
list_kbs | 我名下的知识库 + 每个岗位配了哪些库 |
read_kb | 库的页面清单,或某一页原文 |
publish_kb | 发布一套 wiki(整库替换,可顺手配给岗位);checked 不为 true 不发 |
set_staff_kbs | 设定岗位用哪些库 |
hire_staff | 按模板开岗,可带 kbs |
三步:整理(一套 Markdown,wiki/index.md 总目录 + wiki/<主题>/<文章>.md,一个概念一篇,数字日期照原文写)→ 发布(publish_kb,库名 + 全部页面 + checked: true,同名再发是整库替换)→ 配给岗位(set_staff_kbs,或发布时带 slug,或 hire_staff 直接带 kbs)。
⚠️ 发布等于公开:岗位是匿名访客都能聊的,库里写了什么访客就能问出什么。个人隐私、客户资料、令牌、内部运维内容不要放。上限:200 个文件 / 单个 64KB / 合计 2MB。
行为
- stdin/stdout 逐行 JSON-RPC 2.0;通知(无
id)不回包 - 上游 HTTP 错误原样透传成 JSON-RPC error(
401: Missing Authorization header/402: …/429: …),客户端能看见真正原因 - 上游返回 SSE 或 JSON 都能解析(取最后一条
data:) - stdin 关闭后等所有在途请求落地再退出
验证记录(2026-10-03)
initialize ✅ serverInfo teamagent-canvas 0.4.0
tools/list ✅ 91 个工具
publish_kb ✅ checked:false 被拦下;checked:true 发布成功
hire_staff ✅ 开岗并同时配知识库,返回里带 kbs
set_staff_kbs ✅ 正向成功;跨账号岗位返回 404(越权被拒)
匿名调用 ✅ {"error":{"code":-32000,"message":"401: Missing Authorization header"}}
(早期 0.3.0 的 stdio 马甲验证:initialize / tools/list / tools/call / 无令牌 401 / mcporter 接入,均通过。)
拿 Key(自助,30 秒)
外部 / 本地 Agent 无需 TeamAgent 账号:
curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/dev/register \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name":"my-agent","email":"[email protected]"}'
# → 返回 dk_ Key(只显示一次)+ 20 credits + 接入信息
- 开发者入口(控制台 / 计费 / 错误码):https://agent.avatargaia.top/developers
- 机器可读自描述(Agent 自发现首选):
GET https://agent.avatargaia.top/api/dev
工具注解
每个工具都带 MCP annotations(readOnlyHint / destructiveHint / idempotentHint / openWorldHint),付费工具在描述里写明 credit 数,客户端可据此做二次确认。
收录
- 官方 MCP Registry:
io.github.AvatarGaia/canvas-mcp - 接入文档:https://agent.avatargaia.top/mcp/canvas.html | LLM 索引:/llms.txt
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。