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MCP Server · 日程管理

Course Assistant MCP Server

一个用于管理学生课程和作业信息的服务器,提供课程查询、按周或课程代码过滤以及生成ICS日历文件的功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
教育技术Python日程管理

快速开始

作者 / 组织
Joregesosa
提供方
Joregesosa

工具数量

2

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资源数量

0

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提示词数量

0

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收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Course Assistant MCP Server 属于日程管理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

日程管理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP学生服务器

用于管理课程和学生任务信息的MCP(Model Context Protocol)服务器。提供用于查询课程、按周筛选或课程代码以及生成ICS文件以与日历集成的工具。

🚀 特点

  • MCP 资源:每个学生访问课程信息
  • MCP工具:

- get_filtered_courses:按代码和/或周查询和筛选课程 - build_ics_file:生成ICS文件以将任务导入日历

  • API REST用于Web集成的:Endpoints Fastapi
  • 检查员MCP:与MCP检查工具兼容

📋 要求

  • Python 3.8以上
  • Conda(推荐用于环境管理)

🛠️ 安装

1.克隆存储库

git clone 
cd mcp-student-server

2.创建和激活Conda环境

conda create -n mcp-student python=3.11
conda activate mcp-student

3.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4.配置环境变量(可选)

cp .env.example .env
# Editar .env según necesidades

🚀 使用

STDIO模式(MCP检查员)

要以STDIO模式运行服务器并使用MCP检查器测试它:

npx @modelcontextprotocol/inspector python src/main.py

这将在您的浏览器中打开一个Web界面,您可以在其中:

  • 查看可用资源
  • 测试MCP工具
  • 检查服务器的响应

Web服务器模式(FASTAPI)

要作为Web服务器运行:

uvicorn src.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

服务器将位于:

  • APIhttp://localhost:8000
  • SSE端点:http://localhost:8000/sse
  • 消息终结点:http://localhost:8000/messages

CLI模式(Python Direct)

python src/main.py

📁 项目结构

mcp-student-server/
├── src/
│   ├── main.py                  # Entry point principal
│   ├── config.py                # Configuración
│   ├── models/                  # Modelos de datos Pydantic
│   │   ├── course.py
│   │   └── student.py
│   ├── services/                # Lógica de negocio
│   │   ├── course_service.py
│   │   └── calendar_service.py
│   ├── mcp/                     # Componentes MCP
│   │   ├── server.py
│   │   ├── resources.py
│   │   └── tools.py
│   ├── routes/                  # Rutas FastAPI
│   │   └── mcp_routes.py
│   ├── utils/                   # Utilidades
│   │   └── date_utils.py
│   └── data/                    # Datos de ejemplo
│       └── example_data.json
├── api/                         # Entry point para Vercel
│   └── index.py
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

🔧 可用的MCP工具

get_filtered_courses

为特定学生检索和筛选课程。

参数:

  • student_id (必填):学生ID
  • course_code (可选):要筛选的课程代码(例如:“CSE270”)
  • week (可选):要过滤的周数(例如:“1”、“2”)

使用示例:

{
  "student_id": "12345",
  "course_code": "CSE270",
  "week": "2"
}

build_ics_file

生成包含课程任务的ICS文件。

参数:

  • student_id (必填):学生ID
  • course_code (可选):要筛选的课程代码
  • week (可选):要过滤的周数

使用示例:

{
  "student_id": "12345",
  "course_code": "CSE270"
}

🌐 MCP 资源

学生://{student_id}/课程

访问特定学生课程的动态URI。

示例:

  • students://12345/courses
  • students://example/courses

📦 依赖关系

  • fastapi:框架网站
  • uvicornASGI服务器
  • mcp:模型上下文协议SDK
  • icalendar:生成ICS文件
  • pytz:时区管理
  • sse-starlette:服务器发送的事件
  • pydantic:数据验证

🚢 部署

维塞尔

该项目配置为通过 vercel.json:

# Deploy a Vercel
vercel --prod

档案馆 vercel.json 配置部署以使用 src/main.py 直接。

🧪 测试(即将)

pytest tests/

📝 注释

  • 建议使用Conda进行环境管理
  • 示例数据在 src/data/example_data.json
  • 对于开发,使用模式 --reload 秘鲁玉米
  • 服务器支持STDIO和HTTP/SSE模式

📄 许可证

\[指定许可证\]

👥 贡献

\[捐款说明\]

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

课程管理Python本地部署作业管理日历集成教育技术RESTAPI

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

安排与改期

用自然语言创建会议、调整时间,冲突时先提示。

提醒与待办

把任务写进清单,到点提醒。

多日历合并

把几个日历的行程放在一起看,避免撞期。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在日程管理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Course Assistant MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Course Assistant MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Course Assistant MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Course Assistant MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Course Assistant MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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