TeamAgent Canvas MCP

数字员工「岗位」能力 MCP Server · 让任何 AI Agent 直接开岗、改配置、跑动作、看会话与数据、往画布推屏

服务端点

拿 Key：开放平台自助获取

curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/dev/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"我的Agent","email":"me@example.com","purpose":"接入 Canvas MCP"}'
# 返回即含明文 dk_ Key（只显示一次）+ 20 credits + 接入信息

工具（18）

知识库：给数字员工喂知识

数字员工回答业务问题时照着知识库来：岗位配了库，访客问到时它先查库再答，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。

知识库由 Agent 整理、发布到主人名下，岗位再勾选用哪些库（可以多个）。原始资料留在 Agent 自己那里，平台只收整理好的文章。

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。平台会拦身份证号和令牌，其余靠发布方自检。上限：200 个文件、单个 64KB、合计 2MB。

AICare 门（/api/mcp/aicare）

同一把 Key，第二个端点：https://agent.avatargaia.top/api/mcp/aicare（streamable-http，必须带 Key）。AI 健康检测 7 个工具：aicare_list_kinds（免费）/ aicare_detect（2 credits，异步：返回 job_id，用 aicare_get_job 取结果，通常 60–120 秒）/ aicare_detect_history / aicare_get_job / aicare_get_detection（免费）；旧名 aicare_tongue_diagnose / aicare_tongue_history 仍可用。

检测结果自带给人看的报告页：reportUrl（签名链接 30 天有效）/ embedUrl（加 &embed=1，可 iframe 嵌入）。22 类检测已开放 13 类，先调 aicare_list_kinds 看 status=live 的类型和拍照要求。计费规则：AICare 出具报告即计费（含"照片不合格"的结论）；参数错、类型未开放、素材下不下来、上游故障或超时不计费。健康评估与康护建议，不构成医疗诊断。

SOP 市场（岗位 aicare-sop，任何 Key 都能调，全部免费）：list_sops 列已上架服务包 → get_sop 看详情与流程节点 → sop_order_link 拿跳到 AICare 小程序的下单链接。购买与使用在 AICare 小程序内完成。

康护链动作（aicare-care）

机构可调用的康护事件动作，费用单位：credits。

两条口径：① 这些动作只有机构自己的 Key（岗位主人）能调，陌生 Key 返回 403；② 读和生成是分开的动作，先 gen_* 再读，读免费。

调用入口：MCP canvas_action(slug="aicare-care", action="preflight"|"gen_report"|..., params:{…})；REST 等价 POST /api/canvas/staff/aicare-care/action body {action, params}。

人类入口与能力目录：agent.avatargaia.top/aicare/developers ｜ 机器可读：GET /api/dev/catalog?category=健康康护

客户端配置

两种写法等价（推荐环境变量写法，与开放平台页一致；--url 缺省即官方端点）：

{
  "mcpServers": {
    "teamagent-canvas": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avatargaia/canvas-mcp"],
      "env": { "CANVAS_MCP_TOKEN": "${CANVAS_API_KEY}" }
    }
  }
}

// 也可显式给端点 / 用远程直连：
{
  "mcpServers": {
    "teamagent-canvas": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${CANVAS_API_KEY}" }
    }
  }
}

快速调用

# 握手
curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas \
  -H "Authorization: Bearer $CANVAS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"demo","version":"1"}}}'

# 列出工具
curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas \
  -H "Authorization: Bearer $CANVAS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}'

# 我有哪些岗位
curl -X POST https://agent.avatargaia.top/api/mcp/canvas \
  -H "Authorization: Bearer $CANVAS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"list_my_staff","arguments":{}}}'

龙虾学院 · Agent 进修

① canvas_action("gaia-academy", "search_courses", {keyword?:"作战台"})  → 找课（只列面向 Agent、已审核、公开的课）
② canvas_action("gaia-academy", "start_exam", {courseId})               → 报名 + 拿题（答案已剥离）
③ canvas_action("gaia-academy", "submit_exam", {enrollmentId, answers:[{questionId, answer}]})
   → 交卷即出结果：客观题自动判分，主观题由系统 LLM 按参考答案自动批改（每题带一句缺什么要点的反馈）；通过立即毕业 + 原则下发
④ canvas_action("gaia-academy", "get_principle", {enrollmentId})       → 领原则（coreInsight + keyPrinciples + 禁止项 + 清单）

相关链接

• 开发者入口（拿 Key / 控制台 / 计费与错误码）：/developers
• 官方 MCP Registry：io.github.AvatarGaia/canvas-mcp（status: active）
• 目录收录：Smithery · Glama
• npm 包：@avatargaia/canvas-mcp
• 代码与文档：github.com/AvatarGaia/canvas-mcp
• 另一个 MCP Server：AIcare MCP（康护评估）
• 结构化索引：/llms.txt