🚀 eClass 模型上下文协议 (MCP) 服务器

eClass MCP 服务器是一款本地运行的工具，它能让 AI 代理（如 Claude 或其他大语言模型）直接与希腊大学所用的 Open eClass 学习管理系统交互。该服务器通过模拟浏览器行为，利用大学提供的用户名和密码登录 eClass，为 AI 提供所需信息。

🚀 快速开始

eClass MCP Server 可让 AI 代理与 Open eClass 学习管理系统交互。以下是使用前的安装和启动步骤。

✨ 主要特性

• 本地运行：完全在用户电脑上运行，不依赖任何云服务。
• 安全设计：采用严格的 credential handling 策略，确保数据安全。
• 高性能：使用异步 IO 实现高效的网络通信。
• 模块化架构：易于扩展和维护。

💻 功能

核心功能

• 用户认证：支持 SAML 和 CAS 协议的单点登录。
• 课程管理：获取选修课程信息和成绩。
• 公告板集成：查看课程公告。
• 资源访问：下载课程材料和笔记。
• 作业提交：（未来功能）提交在线作业。

可扩展功能

• 自动化学习流程：使用 AI 分析学习材料。
• 智能提醒：根据日历自动发送通知。
• 社区支持：集成论坛和讨论组。

📦 安装指南

环境要求

• 操作系统：Linux/Windows/MacOS
• Python 版本：3.8+

安装步骤

git clone https://github.com/your-organization/eClass-MCP-Server.git
cd eClass-MCP-Server
pip install -r requirements.txt

配置环境变量

创建 .env 文件：

ECLASS_USERNAME=your_username
ECLASS_PASSWORD=your_password

启动服务器

python -m eclass_mcp_server.run_server

💻 使用示例

基础用法

import asyncio
from eclass_mcp_client import MCPClient

async def main():
    async with MCPClient() as client:
        # 登录
        login_response = await client.login({"random_string": "dummy"})
        print(login_response)
        
        # 获取课程
        courses_response = await client.get_courses({"random_string": "dummy"})
        print(courses_response)
        
        # 退出
        logout_response = await client.logout({"random_string": "dummy"})
        print(logout_response)

asyncio.run(main())

📚 详细文档

安全说明

核心原则

• 最小权限：所有操作都在本地进行，不上传任何数据到服务器。
• 安全审计：源代码经过严格的安全审查。
• 隐私保护：用户信息仅在本地使用，不会被传输或存储。

使用建议

⚠️ 重要提示

为保障使用安全，请遵循以下建议。

💡 使用建议

1. 环境隔离：在虚拟机或容器中运行 MCP Server。
2. 定期更新：及时安装最新版本以获取安全性改进。
3. 监控日志：关注异常活动和错误信息。

许可证

本项目采用 GPL - 3.0 协议，更多信息请查看 LICENSE 文件。

贡献指南

欢迎社区贡献！请参考 CONTRIBUTING.md 文档了解如何参与开发。我们期待你的加入！

附录

1. FAQ

Q：如何处理密码泄露风险？
A：建议在虚拟环境中运行，并定期更换密码。

Q：支持多线程吗？
A：当前版本支持单线程，未来计划加入多线程优化。

2. 开发文档

• API 文档：docs/api.md
• 设计文档：docs/design.md

欢迎使用 eClass MCP Server！如有问题，请联系 support@your-organization.com。