canvas-mcp

Canvas MCP 服务

适用于 Canvas LMS 的 MCP 服务，提供最多 128 个工具和 8 项 Agent 技能。专为 Claude Desktop、Cursor、Codex、Windsurf 和 其他 40 多种 Agent设计；具体设置和功能因客户端而异。

快速开始

1. 安装 MCP 服务（包括技能在内的其他所有内容都需要服务保持运行）：

• Claude Desktop： 从最新版本下载 canvas-mcp.mcpb，然后双击。系统会提示你输入 Canvas URL 和令牌；无需使用终端。查看详情。
• Cursor、Zed、Windsurf、Continue、Claude Code 和其他客户端： 将其 pip install 到虚拟环境中，在 .env 中添加令牌，并将客户端指向 canvas-mcp-server 二进制文件。本地安装中提供了各客户端对应的配置代码块。

2. 验证： canvas-mcp-server --test 应报告已成功连接 Canvas。然后重启客户端。

3. 可选：添加工作流技能。 这些技能会教你的 Agent 使用基于工具的多步骤操作方案（每周计划、晨间检查、批量评分、同伴互评、课程质量检查）：

npx skills add vishalsachdev/canvas-mcp

查看 Agent 技能了解技能列表。如果你的 Agent 是 Claude Code，这些操作方案也可作为斜杠命令使用。

面向 AI Agent

Canvas MCP 提供最多 128 个工具，用于与 Canvas LMS 交互；默认配置会注册较少的工具，启用可选功能的工具后总数可增至 128 个。工具按用户类型分类：

快速参考

**课程标识符：**Canvas ID（12345）、课程代码（badm_350_120251_246794）或 SIS ID

**无法执行：**创建或删除课程、修改课程设置、访问其他用户的数据

**速率限制：**约 700 次请求/10 分钟。批量操作请使用 max_concurrent=5。

完整文档：AGENTS.md | tools/TOOL_MANIFEST.json | tools/README.md

概述

Canvas MCP Server 弥合了 AI 助手与 Canvas 学习管理系统之间的差距，为学生、教育工作者、学习设计师和开发者提供按角色区分的工作流。它基于 Model Context Protocol（MCP）构建，专为兼容 MCP 的客户端设计；设置和支持的功能因客户端而异。

最新版本：v1.16.0

**发布日期：**2026 年 10 月 | 完整更新日志 | 所有版本

这是一个安全版本。该版本修复了三个私下报告的问题，弥补了 1.13.0 提示词注入安全公告留下的最后一个漏洞，并新增课程分组创建功能。此版本会影响本地代码执行：本地沙箱现在需要 Node.js 22.18 或更高版本。

• 本地代码沙箱（GHSA-7pp5-29mw-9jq3）：在本地沙箱模式（无容器运行时的默认模式）下，execute_typescript 在 Node 权限模型下运行。代码只能读取捆绑的代码 API；Node 会阻止子进程、工作线程、原生插件和文件写入。此变更会造成兼容性影响：需要 Node.js 22.18+，并且 TypeScript 会剥离类型，因此请使用 import type 导入类型，并避免使用枚举和命名空间。本地模式下的网络阻止仍尽力而为（#157）。
• Canvas 令牌仅留在 Canvas（GHSA-7mj9-4mcg-hvhv）：从其他存储主机下载文件时，不再携带 Canvas 令牌（包括重定向后）；对于 Canvas 之外的上传确认，也会拒绝处理。
• 文件内容已设防（GHSA-hmr8-mvr2-mvw5）：read_course_file 会将返回的文件内容标记为不可信的 Canvas 数据，CI 注册表测试也会检查该负载。
• Windows 下载权限（GHSA-qf6c-jv93-38gv）：在 Windows 上，下载的文件会继承目标文件夹的权限。现在每次 Windows 下载都会说明这一点。这是已记录的限制。
• 课程分组创建：create_course_groups 可预览并确认从 CSV 创建新的分组集、分组和成员关系；resume_course_group_creation 可完成中断的操作（#526）。
• 按需获取提交文本：list_submissions(include_body=True) 会在通过 manage_grades 检查后，返回匿名化、设防且有长度限制的已提交文本（#523）。

感谢 @EQSTLab、@KKazuhaK 和 @bruchris 提交报告。

面向学生 👨‍🎓

借助 AI 获取帮助：

• 跟踪即将到来的作业和截止日期
• 监控所有课程的成绩
• 管理同伴互评作业
• 访问课程内容和讨论
• 整理待办事项列表

→ 以学生身份开始使用

面向教育工作者 👨‍🏫

提升教学体验：

• 管理作业和评分
• 分析学生数据并跟踪学习表现
• 协助开展讨论和同伴互评
• 提供旨在支持 FERPA 合规工作流的隐私控制
• 使用批量消息和沟通工具

→ 以教育工作者身份开始使用

面向学习设计师 🎨

AI 驱动的课程设计与质量保障：

• 课程搭建 — 根据规范、模板或克隆现有课程，构建完整的课程结构
• 质量审计 — 开学前检查课程结构、内容、发布状态和完整性
• 无障碍审查 — 20 项 WCAG 导向检查扫描（标题、表格、范围、对比度、替代文本、链接、字幕、DesignPLUS 迁移），提供按优先级排序的报告、指导式修复和验证
• 课程结构分析 — 一次调用即可获取完整的模块→条目树，快速审查课程

3 个专用技能（canvas-course-qc、canvas-accessibility-auditor、canvas-course-builder），以及 get_course_structure 工具。

🤖 Agent 技能

预先构建的工作流配方，指导 AI Agent 如何有效使用 Canvas MCP 工具。可通过 skills.sh 用于 40 多种编码 Agent，也可作为 Claude Code 专用斜杠命令使用。

通过 skills.sh 安装（适用于任何 Agent）

技能会调用 MCP 工具，因此请先安装服务；没有服务，技能就无法运行。

npx skills add vishalsachdev/canvas-mcp

这会启动交互式选择器，将技能安装到你选择的 Agent 中（Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Cline、Zed，以及更多）。

安装指定技能：

npx skills add vishalsachdev/canvas-mcp -s canvas-week-plan

Claude Code 斜杠命令

如果你使用 Claude Code，也可以通过斜杠命令使用相同的工作流：

You: /canvas-morning-check CS 101
Claude: [Generates comprehensive course status report]

You: /canvas-week-plan
Claude: [Shows prioritized weekly assignment plan]

Claude Code 技能位于 .claude/skills/ 中，可根据你的工作流进行自定义。

想要自定义技能？ 提交请求，描述你重复执行的工作流！

🔒 隐私与数据保护

面向教育工作者：遵循 FERPA 要求的数据处理

Canvas MCP 提供可选的隐私控制，可帮助机构履行 FERPA 义务。是否合规仍取决于你的部署、配置、机构政策和 AI 提供商：

• 响应匿名化会将受支持的身份字段转换为一致的匿名 ID（Student_xxxxxxxx）
• 电子邮件屏蔽和受支持的个人身份信息模式过滤，适用于讨论帖和提交内容
• 本地服务部署，可配置隐私控制（ENABLE_DATA_ANONYMIZATION=true）
• 注重隐私的分析：询问“哪些学生需要支持？”，同时减少返回给 AI 客户端的身份数据
• 去匿名化映射工具，供教师在本地将匿名 ID 与真实学生对应

启用 ENABLE_DATA_ANONYMIZATION=true 后，受支持的身份字段会在工具结果传递给 AI 客户端之前进行匿名化。使用学生数据前，请查阅教育工作者指南和所在机构的相关要求。

面向学生：数据范围与隐私

• 仅限 Canvas 范围内的访问：面向学生的专属工具使用 Canvas 的“self”端点；共享课程内容工具遵循 Canvas 授予您账户的权限
• 不在共享服务中存储凭据：本地模式会从您自己的 .env 读取 Canvas 令牌。在经过身份验证的机构 HTTP 部署中，每个请求都会提供用户的 Canvas 令牌，服务不会存储该令牌。
• 没有内置产品分析：Canvas MCP 不会添加遥测；Canvas 和您的 AI 客户端仍会执行各自的日志记录与数据政策
• 可选匿名化：学生工具仅限访问您自己的 Canvas 数据，但仍受 AI 客户端的隐私政策约束

托管服务（已停用）

公共托管服务（mcp.illinihunt.org）已停用。没有访问控制的公共 MCP 端点不适合运行，因为它会暴露内置的代码执行工具——因此，受支持的方式是使用下方的**本地安装**。

HTTP/流式传输本身仍完全受支持，可在您自己的身份验证机制后进行自托管（canvas-mcp-server --transport streamable-http）。您是否正在为所在机构运行共享的、经过身份验证的实例？请参阅 deploy/azure/，其中提供了经过生产环境测试的部署规范（Azure App Service + Entra ID 平台身份验证、按用户提供 Canvas 令牌），以及示例工作流和配置模板。

先决条件（本地安装）

• Python 3.11+ - 现代功能和类型提示所需
• Canvas API 访问权限 - API 令牌和机构 URL
• MCP 客户端 - 兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、Zed、Windsurf、Continue 等）；具体设置和功能因客户端而异

支持的 MCP 客户端

Canvas MCP 专为兼容 MCP 的客户端设计，包括 Claude Desktop、Codex、Cursor、Zed、Windsurf、Continue、Replit 和 Copilot Studio。具体设置方式和支持的功能因客户端而异。

Canvas MCP 使用有文档说明的 Canvas API 模式，例如 User-Agent 标头和 per_page 分页。它适用于 Canvas Cloud 和兼容的自托管实例。

安装为 Claude Desktop 扩展（最简单）

如果你使用 Claude Desktop，只需单击一次即可安装 Canvas MCP，无需使用终端或编辑配置文件：

1. 从最新版本下载 canvas-mcp.mcpb。
2. 双击该文件（或将其拖入 Claude Desktop → Settings → Extensions）。
3. 按提示输入你的 Canvas API URL——必须包含 /api/v1 路径（例如 https://canvas.youruniversity.edu/api/v1）——以及你的 Canvas API token（Canvas → Account → Settings → New Access Token——部分院校会改用申请表发放，请参阅下文）。该 token 会存储在你的操作系统钥匙串中。

该扩展会在本地运行服务，并使用你自己的 token 调用 Canvas，因此请求将采用该 token 的 Canvas 权限。Canvas 和你的 AI 客户端可能会保留各自的活动记录。该扩展使用 uv 选择 Python 3.13 并管理依赖项；如果缺少 Python 3.13，uv 会在首次启动时下载（需要联网，并且必须允许下载 Python）。你无需单独安装 Python，也无需更改系统默认的 Python。对于其他客户端，或要从源代码运行，请使用下方的手动设置步骤。

Windows 故障排查： spawn uv ENOENT 表示 Claude Desktop 找不到 uv。请安装 uv，然后完全退出并重新打开 Claude Desktop，使其获取更新后的 PATH。较旧的扩展包可能会选择 Python 3.15，并在编译 cffi 时因 "Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required" 错误而失败；请在手动客户端配置中使用 uv run --python 3.13 明确选择 Python 3.13，而不是安装编译器。请参阅 issue #391。已发布的现有扩展包不会自动获得启动器变更，只有安装包含这些变更的版本后才会生效。

本地安装

1. 安装依赖项

# (Recommended) Use a dedicated virtualenv so the MCP binary is in a stable location
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate

# Install the package editable
pip install -e .

2. 配置环境

# Copy environment template
cp env.template .env

# Edit with your Canvas credentials
# Required: CANVAS_API_TOKEN, CANVAS_API_URL

从以下位置获取 Canvas API token：Canvas → Account → Settings → New Access Token

部分院校会限制 token 的创建。 如果不允许自助创建，页面上会缺少 "New Access Token" 按钮，或点击后报错；此时需通过 IT 申请表获取 token。请先查看所在院校的 IT 知识库，再判断自己无法使用 API。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校对所有人——学生和教师——都采用这种方式。请通过 Canvas API Token Request form 申请 token（需要使用 NetID 登录）。申请获批后：

1. 前往 Canvas → Account → Settings → Approved Integrations，找到新 token， 点击 Activate，然后刷新页面。
2. 从 Technology Services 发给你的 U of I Box 链接中获取 token 值。

截至 2026 年 8 月，所有新发放的 Illinois token 均有 30 天有效期（这是 Instructure 的上游要求）。系统不会监控或通知 token 过期；过期后 token 会被移除，且不会另行通知——请在当前 token 失效前申请替换 token。 完整详情：Answers KB 150325。

其他院校的学生：如果看到 "There is a limit to the number of access tokens you can create"，或找不到 token 创建选项，请联系所在院校的 Canvas 管理员或 IT 支持部门申请 API 访问权限。

3. MCP 客户端配置

Canvas MCP 专为兼容 MCP 的客户端设计。以下是常用客户端的配置示例；具体设置和功能因客户端而异：

{
  "mcpServers": {
    "canvas-api": {
      "command": "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server"
    }
  }
}

[mcp_servers.canvas-api]
command = "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server"
cwd = "/absolute/path/to/canvas-mcp"

codex mcp add canvas-api -- /absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server

{
  "mcpServers": {
    "canvas-api": {
      "command": "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server"
    }
  }
}

{
  "context_servers": {
    "canvas-api": {
      "command": {
        "path": "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server",
        "args": []
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "canvas-api": {
      "command": "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "canvas-api": {
      "command": "/absolute/path/to/canvas-mcp/.venv/bin/canvas-mcp-server"
    }
  }
}

Windows 用户：请将路径中的正斜杠替换为反斜杠（例如，C:\Users\YourName\canvas-mcp\.venv\Scripts\canvas-mcp-server.exe）

验证

测试配置：

# Test Canvas API connection
canvas-mcp-server --test

# View configuration
canvas-mcp-server --config

# Start server (for manual testing)
canvas-mcp-server

可用工具

Canvas MCP Server 提供了一组用于与 Canvas LMS API 交互的工具。这些工具按逻辑类别组织，便于查找和维护。

工具类别

学生工具（新增！）

• 跟踪个人作业并管理截止日期
• 监控所有课程的成绩
• 管理待办事项列表和同伴评审
• 跟踪提交状态

共享工具（学生和教育者均可使用）

1. 课程工具 - 列出和管理课程、获取详细信息，以及根据教学大纲内容生成摘要
2. 讨论与公告工具 - 管理讨论、公告和回复
3. 页面与内容工具 - 访问页面、模块和课程内容

教育者工具 4. 作业工具 - 处理作业、提交内容和同伴评审，并提供分析 5. 评分标准工具 - 创建、稳妥更新和列出评分标准；将其关联到作业；并为提交内容评分（包括用于高效批量评分的 bulk_grade_submissions）。update_rubric 是受保护的完整替换操作：它会保留现有的标准/评分项 ID，需要预览和确认，并会验证结果。请参阅评分标准 API 行为和评分注意事项。 6. 用户与选课工具 - 管理选课、用户和小组 7. 分析工具 - 查看学生分析、作业统计和进度跟踪 8. 消息工具 - 向学生发送消息和公告

开发者工具 9. 发现工具 - 使用 search_canvas_tools 搜索已注册的 MCP 工具和代码执行 API 操作；使用 list_code_api_modules 列出代码执行模块 10. 代码执行工具 - 使用 execute_typescript 执行 TypeScript 代码，使批量项目处理无需占用模型的上下文

📖 查看完整工具文档，了解可用工具的详细信息。

代码执行 API

对于批量操作（30 项以上），Canvas MCP 支持 TypeScript 代码执行。在本地处理批量操作，无需将每个项目都加载到模型的上下文中。

使用 search_canvas_tools 发现可用操作，然后使用 execute_typescript 在本地运行这些操作。默认沙箱会对时间、内存、环境和网络实施尽力而为的控制，但它并非完整的安全边界；如果需要运行不受信任的代码或严格控制出站流量，请使用更强的外部隔离（请参阅 issue #157）。支持 macOS、Linux 和 Windows。

import { bulkGrade } from './canvas/grading/bulkGrade';

await bulkGrade({
  courseIdentifier: "60366",
  assignmentId: "123",
  gradingFunction: (submission) => {
    const notebook = submission.attachments?.find(f =>
      f.filename.endsWith('.ipynb')
    );
    if (!notebook) return null;
    return { points: 100, comment: "Great work!" };
  }
});

使用方法

MCP 客户端会自动启动服务。只需自然地提出问题：

• “这周有哪些截止日期？” / “显示我的成绩” / “我需要完成哪些同伴评审？”
• “谁还没有提交作业 3？” / “给尚未提交的学生发送提醒”

快速入门指南：学生 | 教育者 | 实际工作流 | 故障排除

文档

• 工具文档 — 可用工具的参考文档，包括受可选功能开关控制的工具
• 学生指南 — 学生入门指南
• 教育工作者指南 — FERPA 注意事项和教育工作者工作流
• 批量评分示例 — 批量评分操作指南
• 开发指南 — 架构和贡献指南

故障排除

如果遇到问题：

1. 服务无法启动 — 检查你的本地安装配置：.env 文件、虚拟环境路径和依赖项
2. 身份验证错误 — 检查你的 Canvas API 令牌是否有效，以及是否具备相应权限
3. 连接问题 — 检查 Canvas API URL 是否正确，以及网络是否可访问
4. 调试 — 查看 MCP 客户端的控制台日志（例如 Claude Desktop 的开发者控制台），或手动运行服务以查看错误输出

安全

运行时安全和隐私控制：

对于注重 FERPA 合规性的教育工作者工作流，可选择启用匿名化：ENABLE_DATA_ANONYMIZATION=true。有关适用范围和配置详情，请参阅教育工作者指南。

发布

已发布至 PyPI、MCP Registry 和 skills.sh（Agent 技能）。发布通过 GitHub Actions 自动完成——为版本打标签（git tag vX.Y.Z && git push origin vX.Y.Z），其余工作由 CI 处理。

相关项目：UIUC Course MCP

Canvas MCP 的创建者 Vishal Sachdev 推出了 UIUC Course MCP，可将伊利诺伊大学公开的课程搜索、课程描述和班级课表接入你的本地 AI 助手。它仅支持只读操作，且无需账户或 API 密钥。可使用它查找课程，并使用 Canvas MCP 处理 Canvas 课程中支持的工作流。两项服务需要分别设置，且不提供自动账户关联功能。

开始使用 · 源代码和功能请求

贡献

欢迎贡献！你可以：

• 提交问题报告 Bug 或提出功能请求
• 创建拉取请求以改进项目
• 分享你的使用场景和反馈

贡献者

感谢所有为 Canvas MCP 做出贡献的人：

• @KKazuhaK — 学生小组、年级、测验、日历、动态和收件箱工具；Windows CI；课程标识符解析器；完整读取全部内容（#456 至 #470）
• @bruchris — 在测试套件中，所有文本读写均使用 UTF-8（#445）
• @papatistos — 通过 GraphQL 读取小组空间讨论和匿名讨论（#433、#439）
• @lindsay-cheng — 为逾期提交添加 Canvas missing 标记（#423）
• @EastArctica — 外部工具作业不再被报告为缺交（#390）
• @DomBarker99 — 用于远程 MCP 部署的 read_course_file 工具（#90）
• @Promithius-DR — 基于角色的工具筛选和工具注释（#84）
• @Metzpapa — 文件下载和列表工具（#75）
• @JCSnap — 学生工具错误修复（#72、#73）

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权 — 详情请参阅 LICENSE 文件。

由 Vishal Sachdev 创建