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canvas-mcp

canvas-mcp

远程服务
agent.avatargaia.topAI 与智能体03 周前更新

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

  1. 01stdio 到 HTTP 的请求转发
  2. 02选择 Canvas 和 AICare 端点
  3. 03岗位创建与配置工具
  4. 04知识库发布和岗位分配
  5. 05MCP 工具注解与错误透传

适用场景

  1. 01让仅支持 stdio 的客户端连接 TeamAgent
  2. 02创建岗位并分配知识库
  3. 03发布和管理 wiki 内容
  4. 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。

服务地址https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas需要授权
安装包
npm@avatargaia/canvas-mcp0.1.4

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
Canvashttps://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
AICarehttps://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare7 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

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。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。