关于 jsoncanvas
jsoncanvas 是用于创建和管理 JSON Canvas 文件的远程 MCP 服务;JSON Canvas 是 Obsidian 使用的无限画布格式。它提供校验、编辑、搜索和导出功能,并为支持的客户端提供交互式查看器。
主要功能
- 01创建、读取和列出画布
- 02按 JSON Canvas 1.0 规范校验
- 03批量编辑节点和边
- 04搜索画布字段
- 05导出为 Markdown、SVG、Mermaid 或 PNG
- 06在交互式查看器中呈现画布
适用场景
- 01创建和维护 Obsidian 画布文件
- 02按规范检查画布数据
- 03搜索已存画布中的内容
- 04为文档或查看导出画布
MCP 相关
它提供画布创建、校验、编辑、搜索和导出工具,以及规范和示例资源。这是一个需要 Microsoft Entra OAuth 的托管远程 MCP 服务。
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://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcpclaude mcp add --transport http io-mcpcentral-jsoncanvas https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp{"mcpServers":{"io-mcpcentral-jsoncanvas":{"type":"http","url":"https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"io-mcpcentral-jsoncanvas":{"type":"http","url":"https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"io-mcpcentral-jsoncanvas":{"type":"http","url":"https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-mcpcentral-jsoncanvas":{"serverUrl":"https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp"}}}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://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp需要授权工具
详细介绍
JSON Canvas MCP 服务
一个用于处理 JSON Canvas 文件的远程 Model Context Protocol 服务。JSON Canvas 是由 Obsidian 使用的开放式无限画布格式。你可以创建、验证、读取、编辑、导出和搜索 .canvas 文件,还可以使用内嵌的交互式画布查看器。
由 MCPCentral 托管,地址为 https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp
(Streamable HTTP)。本仓库是 MCP Registry 的公开条目;服务本身为闭源。
mcp-name: io.mcpcentral/jsoncanvas
身份验证
该端点通过 MCPCentral 网关(login.mcpcentral.io)要求使用 Microsoft Entra OAuth 进行身份验证。
MCP 客户端会自动执行标准 OAuth 流程:未经过身份验证的请求会返回 401,并附带指向
RFC 9728 元数据的 WWW-Authenticate,地址为
/.well-known/oauth-protected-resource,随后客户端会引导你完成登录。画布按经过身份验证的用户分别私密存储。
客户端配置
Claude Code
claude mcp add jsoncanvas --transport http https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp
Claude Desktop / 通过 mcp-remote 使用的其他客户端
{
"mcpServers": {
"jsoncanvas": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "https://jsoncanvas.mcpcentral.io/mcp"]
}
}
}
任何支持带 OAuth 的远程 Streamable HTTP 服务的 MCP 客户端(Claude、Goose、 OpenAI 连接器、MCP Inspector)都可以连接。
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
create_canvas | 根据节点(以及可选的边)创建画布;保存时使用带日期前缀的 .canvas 文件名。 |
validate_canvas | 根据 JSON Canvas 1.0 规范验证画布数据。 |
read_canvas | 读取已存储的画布并返回其节点和边。 |
list_canvases | 列出你存储的画布。 |
edit_canvas | 以原子方式批量添加、更新或移除节点和边(移除节点时会级联移除其边)。 |
export_canvas | 导出为 markdown、svg、mermaid 或 png(通过 Browser Rendering 实现完整保真度的栅格图像)。 |
search_canvases | 在你的画布中按字段搜索,不区分大小写。 |
create_canvas、read_canvas 和 edit_canvas 包含 MCP Apps UI 元数据,因此支持该功能的宿主会在交互式平移/缩放查看器中内嵌呈现结果。
资源
canvas://schema— 画布文件的 JSON Schema。canvas://examples/basic— 一个包含两个节点的简单示例画布。ui://canvas/viewer.html— 交互式只读查看器(MCP Apps UI)。
安全
- 按用户隔离 — 每个画布都限定于经过身份验证的用户;用户之间无法互相读取。
- 需要身份验证 — 所有工具调用都需要有效的 Entra 签发的 bearer token。
- 安全加固 — 严格限制输入和大小、限制搜索范围、准确标注工具,并使用阻止 SSRF 的 PNG 渲染器(无法诱使无头浏览器发起出站请求)。
- 请按照 SECURITY.md 报告漏洞。请勿公开提交安全问题。
许可证
MIT。
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。