Practera MCP Server
2025.04.17
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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分析和改进 Practera 项目和评估，支持项目结构分析、评估改进、项目蓝图生成等功能。
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Overview
基本能力
产品定位
Practera MCP Server 是一个连接 AI 模型与 Practera 学习数据的中间件服务，旨在提升学习设计和评估的效率。
核心功能
- 提供 Server-Sent Events (SSE) 传输协议
- 支持 AWS Lambda 部署
- 与 Practera GraphQL API 集成
- 区域特定端点
- API 密钥认证
- OAuth 2.1 安全访问支持
适用场景
- 分析项目结构并寻找扩展或压缩的可能性
- 为不同年级或受众重构项目
- 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
- 目前仅对学习设计师（作者用户）可用
- 支持 API 密钥和 OAuth 2.1 两种认证方式
- 需要指定 Practera API 区域（usa, aus, euk 或 p2-stage）
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
构建项目用于部署:
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
- API 密钥认证: 在每个工具调用中提供
apikey参数和region参数 - OAuth 2.1 认证:
- 重定向用户到
/oauth/authorize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
- 如需可在
/oauth/revoke撤销令牌