「course」「class」「syllabus」が含まれる?
list_courses / get_course
AIエージェント向けの学習管理 — Canvas LMSまたは汎用LMS APIを通じたコース、課題、採点、学生進捗、アナウンス、分析。
このスキルが教えること
MCPサーバーはエージェントに利用可能なアクションを伝えます。スキルはそれらのアクションに関する判断を追加します:仕事の認識方法、従うべき順序、避けるべきこと、結果が完了したと判断する方法。
LMS操作をオーケストレーションします — コース管理、課題作成、提出物の採点、学生進捗追跡、告知投稿、コースパフォーマンス分析。コース管理、課題作成、採点、学生進捗確認、告知投稿、コース分析時に使用してください。
アーキテクチャ
スキルはサービス認証情報やビジネスデータではなく指示を含むため読みやすくポータブルです。ADK-Rustがエージェントに提供し、エージェントはレビュー済みのツール境界から選択し、接続されたMCPサーバーが認証された操作を実行します。
エージェントは通常の言語で表現された目標を受け取ります。
意図に合致し、意思決定ガイドを提供し、ツールの境界を絞り込みます。
ワークフローを計画し、各重要なステップをランタイムにストリームします。
機能を所有するシステムに対して認証された操作を実行します。
スキルの完了ルールはユーザーに返される証拠を形作ります。
意思決定ガイド
これらのルートはスキルの指示から直接来ています。モデルが意図を認識し、全機能の即興ではなく特定のツールやワークフローを選択するのに役立ちます。
「course」「class」「syllabus」が含まれる?
list_courses / get_course
「assignment」「homework」「create task」が含まれる?
list_assignments / create_assignment
「grade」「score」「submission」が含まれる?
get_submissions / grade_submission
「students」「enrolled」「roster」が含まれる?
list_students
「announce」「notify class」が含まれる?
post_announcement
「analytics」「performance」「progress」が含まれる?
get_course_analytics
「content」「materials」「modules」が含まれる?
list_modules / search_course_content
実証済みのワークフロー
ワークフローは複数のツール呼び出しをユーザーが実際に認識するタスクに結びつけます。スキルはその順序と意図された結果を説明し、ADK-Rustは共有ランタイムを通じてエージェントの進行状況をストリームします。
ルーブリック付きの構造化タスク作成
スコアと建設的なフィードバック
完了率、成績、エンゲージメント
クラス全体への通知
ツールの境界
この許可リストはスキルによって宣言されます。エージェントがこの仕事に必要なアクションに集中し、mcp-educationが認証、検証、接続されたシステムの責任を保持します。
作業ルール
運用の境界
インストールと接続
ADK-Rustスキルローダーが検出できるリポジトリをインストールし、mcp-educationに接続し、宣言されたツールが利用可能であることを確認してからエージェントにワークフローを使用させてください。
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-education-lms.git ~/.skills/skills/education-lmslet skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("education-lms").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;リポジトリの互換性声明: mcp-educationサーバーの接続が必要です(Canvas LMSまたは汎用LMS API)。
公式ドキュメント
リポジトリは正確な指示、例、ヘルパースクリプト、アセット、MCP要件、ライセンス、後の更新に関して権威を保持します。
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ソース記録
このスキルエントリのリポジトリメタデータ。