Canvas Mcp

io.github.AvatarGaiaPublished by GitHub account AvatarGaiav0.1.4Updated Oct 31, 2026

TeamAgent Canvas MCP(服务端 0.4.0):91 个工具——开岗、改配置、跑动作、看数据、发布并配知识库。可匿名试用,带 Key 解锁全部。

VerifiedStreamable HTTPWeb executableKnowledge & MemoryData & AnalyticsAI & ML

Overview

AI-generated overview

TeamAgent Canvas MCP lets an assistant create and configure digital-employee agents, run their actions, publish knowledge bases, and review session data.

What you can do
  • List agent templates and open, hire or inspect digital-employee positions, including their canvas links and session IDs
  • Read and patch position configuration such as persona, service flow, promotion settings and layout
  • List and run position actions, poll long-running jobs, and push Markdown, HTML or JSON cards onto a canvas session screen
  • List, read, publish and assign Markdown knowledge bases to positions
  • Review statistics, visitor sessions, session logs and cross-session events
When to use it
Useful when you want an assistant to stand up and tune customer-facing digital employees, feed them a Markdown knowledge base, trigger their actions, and check how visitors are being served. Anonymous use covers only the free listing and canvas tools.
Requirements
Runs as a remote streamable-HTTP endpoint or as a local npm package started with npx; the package is a stdio wrapper that forwards to the remote server. A developer or platform key (dk_ or ta_) is passed via the Authorization header or the CANVAS_MCP_TOKEN / CANVAS_MCP_KEY environment variable; without a key only the anonymous sandbox tools work. Keys are self-registered through the provider's developer endpoint. Network access to the provider is required.
Before you install
Paid actions and monthly position fees are deducted from the owner's credit balance, so confirm costs before hiring or running paid actions. Publishing a knowledge base makes its content answerable to anonymous visitors, so keep private data, credentials and internal material out. Tools can change position configuration, replace a whole knowledge base, and push content to sessions; session logs are readable only for your own positions.

Installation

In SourceWeft

  1. Open Canvas Mcp in the dashboard and add it to a workspace.
  2. Enable the server for the chats that should use its tools.

Web executable via Streamable HTTP. Remote servers run from the web runtime once configured in a workspace.

Use with an agent

Paste this prompt into Claude Code, Codex, Cursor or another agent — or into SourceWeft chat. The agent reads this server's install guide, shows you its publisher, endpoint and sign-in, and adds it to your client once you agree. Keys never go into a command.

Read https://sourceweft.com/mcp/io.github.AvatarGaia%2Fcanvas-mcp/install.md and connect the MCP server it describes to my client. Before changing any config, show me its publisher, endpoint and sign-in method and wait for my OK. Never put an API key in a command or in a file I would commit; ask me where it should come from.

Read the install guide the agent follows

Other MCP clients

Add this to your client's mcpServers config.

{
  "mcpServers": {
    "canvas": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"
    }
  }
}

README

@avatargaia/canvas-mcp

stdio 马甲:让只支持 stdio 的 MCP 客户端(Claude Desktop / Cursor / Cline / 各类本地 Agent)接入 TeamAgent 的 MCP 服务器(streamable-http)。 纯转调,无状态、不缓存、不改写请求。

两个门,同一把 Key:

门端点工具鉴权
Canvashttps://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas带 Key 97 个;匿名沙箱 18 个免费工具可不带 Key:匿名沙箱开放免费工具;带 dk_/ta_ 解锁全部
AICarehttps://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare7 个(AI 健康检测 13 类:舌苔/面部/指甲…)必须带 Key,按次计费

自动安装说明(给 Agent 读):llms-install.md | 隐私政策与支持:https://agent.avatargaia.top/privacy

用

bash
CANVAS_MCP_URL=https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas \CANVAS_MCP_TOKEN=ta_xxxxxxxx \npx -y @avatargaia/canvas-mcp

客户端配置(Claude Desktop claude_desktop_config.json 为例):

json
{  "mcpServers": {    "teamagent-canvas": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "@avatargaia/canvas-mcp", "--token", "dk_xxxxxxxx"]    }  }}

环境变量

变量必填说明
CANVAS_MCP_TOKEN否dk_(开发者 Key)或 ta_(平台令牌);不带 = 匿名沙箱,只能用免费工具
CANVAS_MCP_URL否默认 Canvas 门;AICare 门填 https://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare;自建部署时改这里
CANVAS_MCP_KEY否CANVAS_MCP_TOKEN 的别名

给数字员工喂知识(v0.4.0 起)

岗位可以配知识库:访客问到时,数字员工先查库再答,并把依据的那一页显示在画布上;库里没有的,它会直说没有。

工具作用
list_kbs我名下的知识库 + 每个岗位配了哪些库
read_kb库的页面清单,或某一页原文
publish_kb发布一套 wiki(整库替换,可顺手配给岗位);checked 不为 true 不发
set_staff_kbs设定岗位用哪些库
hire_staff按模板开岗,可带 kbs

三步:整理(一套 Markdown,wiki/index.md 总目录 + wiki/<主题>/<文章>.md,一个概念一篇,数字日期照原文写)→ 发布(publish_kb,库名 + 全部页面 + checked: true,同名再发是整库替换)→ 配给岗位(set_staff_kbs,或发布时带 slug,或 hire_staff 直接带 kbs)。

⚠️ 发布等于公开:岗位是匿名访客都能聊的,库里写了什么访客就能问出什么。个人隐私、客户资料、令牌、内部运维内容不要放。上限:200 个文件 / 单个 64KB / 合计 2MB。

行为

  • stdin/stdout 逐行 JSON-RPC 2.0;通知(无 id)不回包
  • 上游 HTTP 错误原样透传成 JSON-RPC error(401: Missing Authorization header / 402: … / 429: …),客户端能看见真正原因
  • 上游返回 SSE 或 JSON 都能解析(取最后一条 data:)
  • stdin 关闭后等所有在途请求落地再退出

验证记录(2026-10-03)

initialize   ✅ serverInfo teamagent-canvas 0.4.0tools/list   ✅ 91 个工具publish_kb   ✅ checked:false 被拦下;checked:true 发布成功hire_staff   ✅ 开岗并同时配知识库,返回里带 kbsset_staff_kbs ✅ 正向成功;跨账号岗位返回 404(越权被拒)匿名调用      ✅ {"error":{"code":-32000,"message":"401: Missing Authorization header"}}

(早期 0.3.0 的 stdio 马甲验证:initialize / tools/list / tools/call / 无令牌 401 / mcporter 接入,均通过。)

拿 Key(自助,30 秒)

外部 / 本地 Agent 无需 TeamAgent 账号:

bash
curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/dev/register \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"name":"my-agent","email":"[email protected]"}'# → 返回 dk_ Key(只显示一次)+ 20 credits + 接入信息

工具注解

每个工具都带 MCP annotations(readOnlyHint / destructiveHint / idempotentHint / openWorldHint),付费工具在描述里写明 credit 数,客户端可据此做二次确认。

收录

Source: README.md at commit 33632b1

Tools

18

list_templates

岗位模板清单

列出可开岗的数字员工模板。用于:想知道"系统能开哪些岗位"、或用户要开通新岗位时。返回每个模板的 templateId / 名称 / 说明 / canOpen / missingHandlers / 动作清单。别用它找"已开好的岗位"——那是 list_my_staff。canOpen=false 的模板不可开通(缺实现),别推荐用户选。参数:无。

Takes no parameters.

list_my_staff

我名下的岗位

列出我名下的数字员工岗位(slug / 名称 / 模板 / 画布链接)。用户问"我有哪些岗位"用它;后续所有按岗位操作的工具都要 slug,slug 一律从这里拿,不要凭记忆拼。参数:无。

Takes no parameters.

open_canvas

打开画布(拿链接和会话)

为岗位生成画布链接 + 会话 ID。用于用户需要"看得见的界面"(看报告/看商品/做检测)。参数:slug 必填;hostUserId 宿主用户标识(强烈建议带,会话归属和离线补推都靠它);targetId 关爱/业务对象;app 指定画布页(如 aicare-kf)。返回 {url, session_id}——把 session_id 存下来,get_session_log / push_screen 都用它。会话在返回时已建立:现在就能 push_screen 给"还没来的人"备卡片,用户打开链接即补推;人打开后聊天/埋点都归到同一个 session_id。

ParametersappslugrequiredtargetIdhostUserId

get_staff_config

读岗位配置

读岗位配置:personaPrompt / serviceFlow / promotionConfig / productSources / contextMode / layoutStyle / templateId / llmMode(只说是否 BYOK,不给密钥)/ tts。参数:slug 必填。改之前先读,否则会用"想当然的人设"覆盖客户调过的版本。

Parametersslugrequired

patch_staff_config

改岗位配置

局部修改岗位配置,patch 只放要改的字段:personaPrompt(人设) / serviceFlow(服务流程,一行一步) / promotionConfig(只放要改的键,其余保留:categories:[{name,priority,url}] 主推;look:{brandName,slogan,intro,avatarUrl,theme(ember|green|blue|purple),particles,startText,footer,placeholder,emptyTitle,emptyHint,showPhoto} 画布外观与文案;sell:{sop,pdd} 是否推荐服务包 / 拼多多商品;kbs:[库名] 用哪些知识库,也可用 set_staff_kbs)/ productSources([{key,label,searchUrl,weAppId?,weAppUsername?}]) / layoutStyle(split|pip|classic) / contextMode(inline|webhook) / contextWebhookUrl / name。参数:slug、patch 都必填。这是写操作,改的是客户的岗位,改完立刻生效;不确定用户真要改时先复述一遍再调。

Parametersslugrequiredpatchrequired

list_kbs

我的知识库

列出我名下已发布的知识库(库名 / 版本 / 发布时间 / 篇数 / 每页的 path 与标题),以及我名下每个岗位各自配了哪些库;还有 workspaces(我所在工作区自己的库 + 工作区引用的库)和 shared(别人授权给我的库),这些库各带 ownerKey 与 ref。在某个工作区里干活时,优先读那个工作区的库和它引用的库,说法冲突时都列出来。用户问"我有哪些知识库""这个岗位用的什么资料"时用。知识库是数字员工回答业务问题的依据:岗位配了库,访客问到时它会先查库再答。

Takes no parameters.

read_kb

读知识库

读一个知识库。参数名是 name(库名,就是 list_kbs 返回里的 kbName)和 page(页面路径,取自页面清单里的 path)。只传 name → 这个库的版本和页面清单;再传 page(如 wiki/index.md)→ 那一页的原文。要更新一个库之前先用它把现有页面读回来——publish_kb 是整库替换,没带上的页面会消失。读工作区的库或别人共享的库要加 owner(list_kbs 返回里的 ownerKey,如 ws:xxx)。

ParametersnamepagepathownerkbName

publish_kb

发布知识库

把一套整理好的 Markdown 发布成知识库(发布到我名下;带 slug 则同时配给那个岗位;带 owner=ws:<工作区id> 则发布成那个工作区的库,要求我是该工作区 owner/admin)。结构:wiki/index.md 是总目录(每篇一行:链接 + 一句摘要 + 更新日期,数字员工靠它挑页,摘要要准);其余 wiki/<主题>/<文章>.md,一个概念一篇,标题用访客会问的说法,单篇别超过 6000 字。页面要带图片 / 视频 / 三维模型 / 外链时,在页里写一个 ```kb-media 围栏,一行一个「类型 | 标题 | 链接 | 说明」,类型 image / video / model(.glb) / link / embed(只认白名单站点),链接用 https:// 或本站 /static/ /uploads/ /apps/ 路径——素材只放链接,不要把文件内容塞进来;数字员工回答时会把素材显示给访客。库主人可以开「只用已校验的页」,那时你新发或改过的页都是待校验,要人在网页上核对后才对访客生效,你不能自己批。规矩:①数字、日期、引文必须照原始资料逐字写,不改写不推算;②只收 wiki/ 下的 .md,原始资料不要发上来;③同名再发是整库替换,更新前先 read_kb 把现有页面读回来合并;④发布等于公开——岗位是匿名访客都能聊的,个人隐私、客户资料、令牌、内部运维内容一律不放(平台会拦身份证号和令牌,其它靠你自检)。checked 必须为 true 才会发。上限 200 个文件 / 单个 64KB / 合计 2MB。参数示例:{"name":"选课指南","checked":true,"files":[{"path":"wiki/index.md","content":"# Knowledge Base Index\n..."},{"path":"wiki/xuanke/rules.md","content":"# 选课时间与学分上限\n..."}]}(files 是数组,每项一个 {path, content},不是 {路径: 内容} 的对象)。这是写操作,发之前跟用户确认库名和要不要配给岗位。

ParametersnameslugfilesrequiredownerkbNamecheckedrequired

set_staff_kbs

给岗位配知识库

设定一个岗位用哪些知识库(整体替换)。参数:slug 必填;kbs 是库名数组:我名下的库写库名;工作区的库或别人共享的库写 list_kbs 返回里的 ref(如 ws:xxx/库名)。别人的库要授权时勾了「可对外」才配得上,不满足的会被忽略并在 kbDropped 里说明;传 [] = 这个岗位不用任何库。改完立刻生效。

Parameterskbsrequiredslugrequired

hire_staff

开一个数字员工

开一个新的数字员工岗位。参数:templateId 必填(list_templates 里 canOpen=true 的,如 kb-assistant 知识库问答员);name 员工名字;kbs 开岗时就配上的知识库。返回 slug、画布链接 canvasUrl(发给顾客 / 挂服务号的就是它)和实际配上的知识库 kbs(名下没有的库名会被忽略,以返回为准)。代价:新岗位先免费试用几天,之后按月从主人余额扣 Token,对话按次另计——开之前跟用户确认;每个账号岗位数有上限,到上限会报错,让用户先删掉不用的。

ParameterskbsnametemplateIdrequired

list_actions

岗位可用动作

列出这个岗位(按其模板)能做的动作:id / title / description / cost / credits / anonymous / job / params(JSON Schema)。参数:slug 必填。调 canvas_action 前先调它,不要猜 action 名——各岗位动作集不同,params 按它给的 schema 填。

Parametersslugrequired

canvas_action

执行岗位动作

执行一个岗位动作(如 AICare 的 preflight / list_checks / gen_report / run_detection / resolve_user)。参数:slug、action 必填;params 按 list_actions 的 schema 填;session_id 想让结果落在某次会话里就带;hostUserId 宿主用户标识可选。返回 {ok, mode:"sync", data} 直接用;{ok, mode:"job", jobId, pollSec} 用 get_job 轮询。代价:list_actions 标 paid 的会从岗位出资人余额扣 credits(出报告 5 / 跑检测 2),失败不扣;同键(如同对象同一天)重复调用返回缓存结果(cached 标记)不重复扣,用户催第二次可放心重试。典型编排:list_actions → canvas_action(preflight) 拿背景 → canvas_action(gen_report) → get_job → 用自然语言讲给用户。公共岗位:gaia-academy(龙虾学院 · Agent 进修)的动作标 public:true——任何持有效 Key 的调用方都能跑,不需要拥有该岗位;学员身份取调用方 Key 的用户,非 public 动作对非归属方仍 403。典型用法:canvas_action(gaia-academy, search_courses → start_exam → submit_exam → get_principle)。

ParametersslugrequiredactionrequiredparamshostUserIdsession_id

get_job

查长任务

按 job_id 查长任务:queued / running / done(带 result) / failed(带 error)。建议每 3 秒查一次。error 是人话(如"关爱对象不存在或已删除"),照原话转述给用户,不要改写成"系统繁忙",也不要拿同参数重试。

Parametersjob_idrequired

get_stats

岗位统计

岗位一段时间的汇总:会话数、真人对话轮数、埋点数、动作调用数、tokens、按日曲线。参数:slug 必填;from/to ISO 时间,默认最近 30 天。用户问"这岗位最近怎么样/今天多少人来"就用它,不要靠聊天历史猜数字。需要有效 Key,匿名不开。

Parameterstofromslugrequired

list_sessions

会话列表

岗位的访客会话列表(最近优先):session_id、宿主用户标识、轮数、时间。参数:slug 必填;q 按宿主用户标识模糊搜;from/to;limit;cursor 翻页传上一页返回的 nextCursor。想看"最近都服务了哪些人"用它,再拿 session_id 看明细。需要有效 Key,匿名不开。

Parametersqtofromslugrequiredlimitcursor

get_session_log

会话完整记录

单个会话按时间正序的完整流水:用户消息 / AI 回复(带 tokens) / 埋点 / 动作调用 / 推屏。参数:slug 和 session_id 两个都必填(slug 用于显式鉴权)。调用前先从 list_sessions 或 open_canvas 拿到合法 session_id。隐私边界:只能读自己岗位的记录。需要有效 Key,匿名不开。

Parametersslugrequiredsession_idrequired

query_events

按类型查事件

跨会话按类型拉事件(倒序):type = chat_user / chat_assistant / track / action_call / page_open / push。参数:slug 必填;type、from/to、limit(≤500)。每条带 source(mcp / page / server,看得出谁发起的);action_call 的 payload 有 params/ok/ms/credits/cached/jobId——计费与排障的证据链;push 的 payload 有 preview。需要有效 Key,匿名不开。

Parameterstofromslugrequiredtypelimit

push_screen

推内容到画布

把内容推到某个画布会话的屏上。参数:session_id 必填(来自 open_canvas 或 list_sessions);content 必填,写成一条"助手回复"文本,可含 ```canvas-md(Markdown 卡片)/ ```canvas-html(完整 HTML 文档)/ ```canvas(JSON 块)围栏,围栏外文字显示为字幕;speak=true 朗读字幕;title 可选。会话在线立即上屏;不在线(含还没人打开过的)存为待展示,该会话或同岗位同一 hostUserId 下次打开自动补推。屏属于会话不属于人:别复用别人的 session_id;要执行有副作用的动作(出报告/跑检测)用 canvas_action。需要有效 Key,匿名不开。

Parametersspeaktitlecontentrequiredsession_idrequired

Version history

3
  1. v0.1.4LatestOct 3, 2026
  2. v0.1.3Sep 29, 2026
  3. v0.1.2Sep 16, 2026

Score

100% of the applicable checks met

How complete this listing is, computed from the registry entry, the endpoint and public sources. Not a rating of the server and not a statement that it is safe or working today: reachability is a dated check, and no installs or reviews go into the score.

  • Reached in the last 30 daysRequired25 pts
  • Auth declaredRequired10 pts
  • Tools listedRequired15 pts
  • DescriptionRequired15 pts
  • Logo10 pts
  • Documentation15 pts
  • License10 pts