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8 clients · secrets stay placeholders

JSON (mcpServers)Claude CodeCodexOpenCodeCursorVS CodeGemini CLIGoose

{
  "mcpServers": {
    "canvas-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

claude mcp add --transport http canvas-mcp https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas --header "Authorization: Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"

[mcp_servers.canvas-mcp]
url = "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"
bearer_token_env_var = "CANVAS_MCP_TOKEN"

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "canvas-mcp": {
      "type": "remote",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "enabled": true,
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {env:CANVAS_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "canvas-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  },
  "deeplink": "cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=canvas-mcp&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vYWdlbnQuYXZhdGFyZ2FpYS50b3AvYXBpL21jcC9jYW52YXMiLCJoZWFkZXJzIjp7IkF1dGhvcml6YXRpb24iOiJCZWFyZXIgJHtDQU5WQVNfTUNQX1RPS0VOfSJ9fQ%3D%3D"
}

{
  "servers": {
    "canvas-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "canvas-mcp": {
      "httpUrl": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

extensions:
  "canvas-mcp":
    enabled: true
    name: "canvas-mcp"
    type: streamable_http
    uri: "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas"
    headers:
      "Authorization": "Bearer ${CANVAS_MCP_TOKEN}"
    timeout: 300

Placeholders to fill from your own secret store: ${CANVAS_MCP_TOKEN}. The registry never accepts secret values.

Quality 86 / 100good

protocol75 · weight 25

warn
protocol.modernnewest supported version is 2025-11-25; 2026-07-28 not supported, older versions are deprecated until 2027-07-28
n/a
protocol.statelessonly applies to 2026-07-28 servers
pass
protocol.transportstreamable HTTP
n/a
protocol.list_ttlonly applies to 2026-07-28 servers

authorizationn/a · weight 15

n/a
auth.prm, auth.as_metadata, auth.cimdno remote uses OAuth
n/a
auth.secret_in_urlno templated URL

tool hygiene100 · weight 30

pass
tools.descriptionsevery tool has a description
pass
tools.description_lengthdescriptions are concise
pass
tools.schemasevery tool has an object input schema
pass
tools.annotations18 of 18 tools declare readOnlyHint or destructiveHint
pass
tools.directory_hintsevery tool declares readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint and openWorldHint
pass
tools.token_costabout 2,808 tokens to load every tool
pass
tools.api_dumptools are not a one-to-one API dump

stability75 · weight 15

warn
stability.changes19 tool changes in 30 days
pass
stability.rug_pullno tool changed its meaning under the same name

dependenciesn/a · weight 15

n/a
deps.known_vulns, deps.mcp_sdk_version, deps.resolvabledeps.dev does not know @avatargaia/[email protected]

18 tools, about 2,808 tokens to load them all · tool set de407abbd671 · tools last changed 2026-10-03 · checked 2026-10-20 07:53 UTC

Tool changes

2026-10-03hire_staffadded
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。
2026-10-03set_staff_kbsadded
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，只能填我名下已发布的库（list_kbs 里有的），别人的库名会被忽略；传 [] = 这个岗位不用任何库。改完立刻生效。
2026-10-03publish_kbadded
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）。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。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。
2026-10-03read_kbadded
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。
2026-10-03list_kbsadded
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。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。
2026-10-03patch_staff_configchangeddescription
before
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({categories:[{name,priority,url}]}) / 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。
after · 50% of words in common
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。
2026-09-28push_screenchangedannotations
2026-09-28query_eventschangedannotations
2026-09-28get_session_logchangedannotations
2026-09-28list_sessionschangedannotations

Showing the latest 10. Full history: list_changes · trend: quality JSON.

Checks run on what our credential-free, read-only probes observe; tools are never called and no code audit is performed. How it is computed.

Trust 97 / 100

provenance90

liveness100

freshness100

hygiene100

+repository +namespace-matches-repo +website +reachable +uptime-99% +updated-17d-ago

Derived from observable signals (official registry feed and our own credential-free probes); no code audit performed. How it is computed.

Dependencies

@avatargaia/[email protected] npmthis version is not known to the dependency resolver

Dependency graphs from deps.dev; advisories from OSV.dev, including the GitHub Advisory Database and the PyPI Advisory Database; all CC BY 4.0. The graph is what a clean install of this version resolves today; nothing was installed or run. How it is checked.

Endpoints

remote	auth	reachable	uptime 30d	p50	protocol	last ok
`https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas` streamable-http	none	yes	99%	1618 ms	2025-11-25	2026-10-20

package	registry	version	runtime	secrets
`@avatargaia/canvas-mcp`	npm	0.1.4	npx	`--token`

Tools (18)

`canvas_action`	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)。
`get_job`read-only	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。
`get_session_log`read-only	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。
`get_staff_config`read-only	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。
`get_stats`read-only	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。
`hire_staff`	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。
`list_actions`read-only	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。
`list_kbs`read-only	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。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。
`list_my_staff`read-only	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。
`list_sessions`read-only	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。
`list_templates`read-only	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。
`open_canvas`	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。
`patch_staff_config`destructive	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。
`publish_kb`destructive	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）。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。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。
`push_screen`	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。
`query_events`read-only	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。
`read_kb`read-only	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。
`set_staff_kbs`destructive	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，只能填我名下已发布的库（list_kbs 里有的），别人的库名会被忽略；传 [] = 这个岗位不用任何库。改完立刻生效。

Schemas: list_tools.

Similar MCP servers

Official server.json

{
  "name": "io.github.AvatarGaia/canvas-mcp",
  "$schema": "https://static.modelcontextprotocol.io/schemas/2025-12-11/server.schema.json",
  "remotes": [
    {
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "type": "streamable-http",
      "headers": [
        {
          "name": "Authorization",
          "isSecret": true,
          "description": "Bearer <dk_ 或 ta_>。可不带：匿名沙箱开放 list_templates / list_actions / open_canvas / canvas_action（免费动作）。自助拿 Key：POST https://agent.avatargaia.top/api/dev/register"
        }
      ]
    }
  ],
  "version": "0.1.4",
  "packages": [
    {
      "version": "0.1.4",
      "transport": {
        "type": "stdio"
      },
      "identifier": "@avatargaia/canvas-mcp",
      "runtimeHint": "npx",
      "registryType": "npm",
      "packageArguments": [
        {
          "name": "--url",
          "type": "named",
          "valueHint": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
          "description": "TeamAgent MCP 端点（默认 canvas 门；AICare 门填 /api/mcp/aicare）"
        },
        {
          "name": "--token",
          "type": "named",
          "isSecret": true,
          "valueHint": "dk_xxx",
          "description": "开发者 Key（dk_，自助注册 POST /api/dev/register）或平台令牌 ta_；不带则只能用匿名沙箱工具"
        }
      ]
    }
  ],
  "repository": {
    "url": "https://github.com/AvatarGaia/canvas-mcp",
    "source": "github"
  },
  "websiteUrl": "https://agent.avatargaia.top",
  "description": "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。"
}