ScienceTokyoLMS-mcp
MCP server for Science Tokyo LMS, enabling course material download, assignment deadline checks, and more via tools like list_courses and get_upcoming_deadlines.
README
Science Tokyo LMS MCP
東京科学大学 (Science Tokyo) の LMS を操作する MCP (Model Context Protocol) サーバです. 講義資料のダウンロードや課題締切の確認などを,MCP クライアント (Claude 等) から ツールとして呼び出せるようにします.
[!NOTE] 導入して使い始めたいだけの方 (研究室メンバー向け) は
docs/USAGE.mdを参照してください. 本 README はおもに方針・内部構成・開発手順をまとめたものです.
[!WARNING] 本ツールは 個人の学修利用 を前提とします.大学システムへの自動アクセスは 利用規約に抵触する場合があります.利用前に Science Tokyo の規約を確認し, アクセス頻度を抑える (キャッシュ・低頻度アクセス) など節度ある運用をしてください.
対象と基盤
- 対象 LMS: Science Tokyo LMS (
https://lms.s.isct.ac.jp/<年度>/) - 基盤: Moodle (確認済み).年度ごとにパスが分かれる (例:
/2025/). - 方式: Moodle Web Services REST API + モバイルトークン認証. ブラウザ巡回 (スクレイピング) ではなく公式 API を用いるため安定・高速.
- データ取得層 (
client/moodle_client.py) は実装済みですが,実トークンでの 動作確認は未実施です (下記science-tokyo-lms-loginで取得後に検証してください).
認証方針 (MFA 必須前提)
Science Tokyo は SAML2 SSO (isct.ex-tic.com / MFA 必須) で保護されています.
そのためパスワードによるトークン発行は使えません.代わりに Moodle モバイルアプリと
同じ launch フローを用います.
# 初回のみ: ブラウザが開くので SSO ログイン (MFA 含む) を完了する
# → モバイルトークンを取得し keyring に保存する
uv run science-tokyo-lms-login
取得したトークンは keyring (利用不可なら .auth/wstoken,いずれも .gitignore 済み) に
保存され,以降はブラウザ不要で Web Services API を呼び出します.トークンが失効したら
再度上記コマンドを実行してください.
セットアップ
uv sync # 依存関係の同期
uv run playwright install chromium # 使用するブラウザを取得 (chromium / firefox / webkit)
cp .env.example .env # 必要に応じて編集 (年度・ブラウザ等)
設定 (.env)
主な設定項目 (環境変数 STLMS_*,.env で指定可).
| 変数 | 既定 | 説明 |
|---|---|---|
STLMS_LMS_BASE_URL |
.../2025/ |
Moodle のベース URL (年度ごとにパスが変わる) |
STLMS_BROWSER |
chromium |
トークン取得に使うブラウザ (chromium / firefox / webkit) |
STLMS_TOKEN_BACKEND |
auto |
トークン保存方式 (auto / keyring / file) |
STLMS_WSTOKEN |
(なし) | トークンを直接指定する場合 (最優先) |
keyring (パスワードストア) が使えない環境では
STLMS_TOKEN_BACKEND=fileを指定すると, トークンを.auth/wstoken(.gitignore 済み,パーミッション 0600) に保存します.
起動
uv run science-tokyo-lms-mcp # MCP サーバを stdio で起動
MCP クライアント (例: Claude Desktop / Claude Code) には以下のように登録します.
{
"mcpServers": {
"science-tokyo-lms": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/ScienceTokyoLMS-mcp", "science-tokyo-lms-mcp"]
}
}
}
提供ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
list_courses |
履修中コースの一覧 |
list_materials(course_id) |
講義資料の一覧 |
download_material(course_id, material_id, dest_dir?) |
講義資料のダウンロード |
list_assignments(course_id?) |
課題と締切の一覧 |
get_upcoming_deadlines(days=7) |
直近の課題を締切順に取得 |
list_announcements(course_id?) |
お知らせ・休講情報 (アナウンス) の一覧 |
課題の提出済み判定は別 API が必要なため,現状
submittedは常にfalseです (今後mod_assign_get_submission_statusで対応予定).
主な Moodle Web Services 関数の対応
| ツール | Web Services 関数 |
|---|---|
list_courses |
core_webservice_get_site_info + core_enrol_get_users_courses |
list_materials |
core_course_get_contents |
list_assignments |
mod_assign_get_assignments |
list_announcements |
mod_forum_get_forums_by_courses + mod_forum_get_forum_discussions |
ディレクトリ構成
src/science_tokyo_lms_mcp/
├── server.py # FastMCP サーバ (エントリポイント)
├── login.py # 初回トークン取得 CLI
├── config.py # 設定 (環境変数 STLMS_*)
├── models.py # データモデル
├── auth/
│ ├── session.py # Playwright 永続セッション管理
│ └── token.py # モバイルトークンの取得・保管 (keyring)
├── client/
│ ├── base.py # LMSClient プロトコル
│ ├── moodle_client.py # Moodle Web Services 実装 (既定)
│ └── playwright_client.py # スクレイピング方式のフォールバック
└── tools/ # MCP ツール (courses / materials / deadlines / announcements)
開発
uv run ruff format . # フォーマット
uv run ruff check . # Lint
uv run ty check # 型チェック
uv run pytest # テスト
セキュリティ
- 認証情報・cookie・トークン・ダウンロード資料は コミットしない (
.gitignore済み). - パスワードはコード・設定に保持せず,SSO は永続プロファイルに,トークンは keyring に委ねます.
- リポジトリは private 運用 を推奨します.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.