Practera MCP Server
2025.04.21
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TypeScript学习数据分析教育技术AI 集成开发效率
Practera MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务，提供对 Practera GraphQL API 的访问，允许 AI 模型查询 Practera 的学习数据。该服务主要用于帮助学习设计师（author users）分析和改进 Practera 项目和评估。
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Overview
基本能力
产品定位
Practera MCP Server 是一个用于访问和分析 Practera 学习数据的 MCP 服务器，主要服务于学习设计师和 AI 模型。
核心功能
- 提供 Server-Sent Events (SSE) 传输协议支持
- 支持 AWS Lambda 部署
- 与 Practera API 的 GraphQL 集成
- 区域特定的端点
- API 密钥认证
- OAuth 2.1 支持（即将推出）
适用场景
- 分析项目结构并寻找扩展或压缩的可能性
- 为不同年级或不同受众重组项目
- 评估项目中的评估并寻找改进方法
- 生成项目蓝图和模板
- 生成评估和问题
- 创建项目的通用 cartridge 版本，或从其他 LMS 数据文件导入项目
工具列表
mcp_practera_get_project：获取 Practera 项目的详细信息mcp_practera_get_assessment：获取 Practera 评估的详细信息
常见问题解答
- 目前仅支持学习设计师（author users）使用
- 需要 Practera API 密钥进行认证
- 支持 OAuth 2.1 认证（即将推出）
使用教程
使用依赖
- Node.js 18+
- npm
- AWS 账户（用于部署）
- Practera API 密钥
- OAuth 客户端凭据（用于 OAuth 认证）
安装教程
- 克隆仓库
- 安装依赖：
npm install
本地开发
- 启动开发模式服务器：
npm run dev - 服务器将在
http://localhost:3000/sse可用 - OAuth 端点可在
http://localhost:3000/oauth/*访问
构建
构建项目以进行部署：
npm run build
部署到 AWS Lambda
- 确保已安装并配置 AWS CLI
- 设置 OAuth 配置参数：
export PRACTERA_CLIENT_ID=your_client_id export REDIRECT_URI=your_redirect_uri export ISSUER_URL=your_issuer_url export BASE_URL=your_base_url - 使用 Serverless Framework 部署：
npm run deploy -- --param="practeraClientId=$PRACTERA_CLIENT_ID" --param="redirectUri=$REDIRECT_URI" --param="issuerUrl=$ISSUER_URL" --param="baseUrl=$BASE_URL"
调试方式
- 使用 API 密钥认证：在每次工具调用中提供
apikey参数和region参数 - 使用 OAuth 2.1 认证（即将推出）：
- 将用户重定向到
/oauth/authorize进行授权 - 在
/oauth/token交换授权码获取访问令牌 - 使用 bearer token 访问 MCP 服务器端点
- 如果需要，在
/oauth/revoke撤销令牌