CourseCode Framework

Name: CourseCode Framework
Author: course-code-framework

von course-code-frameworkVersion 0.4.4i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.course-code-framework/coursecode

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Preview, screenshot, lint, and test SCORM, cmi5, and LTI courses built with CourseCode Framework.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "coursecode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "coursecode",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add coursecode -- npx -y coursecode mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "coursecode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "coursecode",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "coursecode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "coursecode",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto course-code-framework bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 83 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist CourseCode Framework sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.4) kam vor 7 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

FOGA node

von garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

Computer oder CloudAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

CourseCode Framework

Build LMS courses with Claude Code, Codex, or any AI tool that supports MCP.

CourseCode Framework is open source and runs on your computer. Your AI tool writes the course as regular project files you can inspect, version, and edit. CourseCode's MCP server lets it preview, screenshot, lint, and test what it built. Export SCORM 1.2, SCORM 2004, cmi5, or LTI 1.3.

Start from a topic or from your own PDFs, Word documents, and PowerPoint decks. No coding is required to start, and you have full control of the code when you want it.

View the demo

View the live CourseCode demo course

CourseCode ecosystem

CourseCode Framework (this repository) is open source and works on its own. CourseCode Cloud is an optional paid hosting service for deploying and delivering courses.

Framework documentation lives at coursecodeframework.com/docs and in framework/docs/.

Features

Works with your AI tool: A plugin for Claude Code and Codex, and MCP settings for Claude Code, Codex, Cursor, and VS Code in every new project. Any other MCP client can run coursecode mcp
No coding required to start: Describe what you want and let AI help build slides, interactions, and structure
Course modernization: Use existing SCORM courses, PowerPoints, PDFs, Word docs, scripts, and SME notes as source material for upgraded courses
LMS integration: SCORM 1.2, SCORM 2004, and cmi5 packaging, plus an LTI 1.3 browser contract for trusted server-backed launches
Rich UI components: Images, video, accordions, tabs, and custom sandboxed HTML/JS embeds
Rich interactions: Multiple choice, drag-drop, fill-in-the-blank, matching, sequencing, and more
Accessibility: Designed to meet WCAG 2.1 AA, with dark mode, high contrast, and reduced motion
TTS audio narration: Built-in player with AI text-to-speech generation (Deepgram, ElevenLabs, OpenAI, Google Cloud, or Azure, using your own API key)
Smart tracking: Engagement requirements, learning objectives, and progress persistence
Themeable design: CSS custom properties for easy brand customization
Custom endpoints: Optional webhooks for error reporting and learning record storage
Live preview: Visual editing, status dashboard, config panels, catalog browser, and full LMS simulation with debug tools

Quick Start

With the plugin (recommended)

The Claude Code and Codex plugin guides your AI tool from a new project to an LMS package, and it works before a project exists. It is not yet in the Claude Code or Codex plugin directories, so install it from this repository:

# Claude Code

claude plugin marketplace add course-code-framework/coursecode claude plugin install coursecode@coursecode

Codex

codex plugin marketplace add course-code-framework/coursecode codex plugin add coursecode@coursecode

Then start your AI tool in an empty folder and describe the course you want.

The plugin needs Node.js 22.15 or later but no global coursecode install. If Node.js is missing, its setup skill offers to install it. The plugin bundles the MCP server below and six skills: setup, new-course, outline, build-slides, review, and publish. See plugin/README.md.

With npx

With Node.js 22.15 or later installed, create a project:

npx coursecode create my-course

Open the my-course folder in Claude Code, Codex, Cursor, or VS Code and describe the course you want. The project includes MCP settings for each of those tools and an AGENTS.md with the authoring workflow, so the AI tool connects on its own. Claude Code asks once to approve the project's MCP server; Codex reads project settings after you trust the folder.

To preview without an AI tool:

cd my-course

npx coursecode preview

Open http://localhost:4173 to view and edit your course.

The example course included with every new project is a complete guide to using CourseCode.

Start with the User Guide for a complete walkthrough.

Requirements

Node.js 22.15 or later. You can run every command through npx coursecode, or install the CLI globally for the shorter coursecode command used in the rest of this guide:

npm install -g coursecode

Learner courses support Chrome 111+, Edge 111+, Firefox 114+, and Safari 16.4+. SCORM compatibility describes LMS communication and packaging; it does not imply Internet Explorer support.

Also recommended:

A code or text editor, such as VS Code, Cursor, or similar
An AI coding tool with MCP support, such as Claude Code, Codex, Cursor, or VS Code with GitHub Copilot
GitHub Desktop for version control

MCP Integration

CourseCode includes a built-in Model Context Protocol (MCP) server. When your AI tool supports MCP, it connects directly to your course project, so you don't have to paste files into a chat.

New projects already include MCP settings for Claude Code (.mcp.json), Codex (.codex/config.toml), Cursor (.cursor/mcp.json), and VS Code (.vscode/mcp.json). To add them to an existing project, run coursecode agent-setup. Any other MCP client can start the server with:

coursecode mcp

Run from a global install or npx, the server hands off to the project's own CourseCode version.

With MCP, your AI can:

Preview and screenshot slides to verify layout and design
Lint its own code and catch errors automatically
Navigate and test interactions directly
Browse the component catalog to discover available UI elements
Read course state including engagement, scoring, and LMS data

See the User Guide for setup instructions.

The Course Directory

All your course content lives in the course/ folder:

my-course/

├── course/ # ← Your content goes here │ ├── course-config.js # Course structure, format, objectives, settings │ ├── slides/ # Slide content files │ │ ├── intro.js │ │ ├── content-01.js │ │ └── assessment.js │ ├── assets/ # Images, audio, video │ │ ├── images/ │ │ └── audio/ │ └── theme.css # Brand customization │ ├── framework/ # Framework code (don't edit) │ └── docs/ # Guides and templates

Your Course

Location	What's There
`course/course-config.js`	Course settings: structure, objectives, navigation rules
`course/slides/`	Your slide content (one file per slide)
`course/theme.css`	Brand colors and typography
`course/assets/`	Images, audio, and video files

Key Documentation

All guides are in framework/docs/:

Document	Audience	Purpose
`USER_GUIDE.md`	Humans	Complete guide: workflows, features, exporting and sharing
`COURSE_AUTHORING_GUIDE.md`	AI Agents	Slide authoring, interactions, CSS styling
`COURSE_OUTLINE_GUIDE.md`	AI Agents	How to write effective course outlines
`COURSE_OUTLINE_TEMPLATE.md`	AI Agents	Blank template to start an outline
`DATA_MODEL.md`	AI Agents	LMS data model and tracking fields
`FRAMEWORK_GUIDE.md`	AI Agents	Framework internals (advanced)

AI-Driven Authoring Workflow

Four steps to go from source materials to a course ready for your LMS.

Step 1: Convert Your Source Materials

Place existing content (PDFs, Word docs, PowerPoints) in course/references/, then run:

coursecode convert

Converts to markdown in course/references/converted/. Skip this step if starting from scratch.

Step 2: Create Your Course Outline

Ask your AI to create a course outline based on your content.

With MCP: The AI reads your references and outline template automatically
Without MCP: Share your converted docs, COURSE_OUTLINE_TEMPLATE.md, and COURSE_OUTLINE_GUIDE.md with your AI

Review and refine the outline before building.

Step 3: Build the Course

Ask your AI to build slides from your approved outline.

With MCP: The AI reads all docs, lints its code, and screenshots slides to verify
Without MCP: Share your outline and COURSE_AUTHORING_GUIDE.md with your AI

Step 4: Preview, Iterate, and Export

coursecode preview

The preview server provides:

Live reload: Changes appear instantly
Visual editing: Click elements to edit content directly
Status dashboard: Course health, errors, and build status at a glance
Config panels: Adjust settings, interactions, and assessments
Component catalog: Browse available UI elements with live previews
Debug tools: Inspect LMS state, test interactions, verify tracking

When it's ready, build a package and upload it to your LMS. The ZIP is written to your project folder:

coursecode build                    # cmi5 (default)

coursecode build --format scorm1.2 # or scorm2004, lti

Other ways to share it:

One file, no server: a portable HTML course that recipients open by double-clicking. Progress is saved in that browser only.

  coursecode export html

Review site: a static copy of the preview for GitHub Pages, Netlify, or any static host.

  coursecode preview --export

Hosted delivery (optional): CourseCode Cloud is a paid hosting service for CourseCode courses. coursecode deploy uploads one build; Cloud then serves it, provides a shareable preview link, and generates any LMS format on demand. See CourseCode Cloud in the user guide.

Core Commands

Command	Description
`coursecode create`	Create a new course project; `create .` derives a title-cased course title and hyphenated npm name from the current folder
`coursecode init [name]`	Initialize the current directory, optionally with a course title
`coursecode preview`	Preview your course locally
`coursecode export html`	Create one shareable course file that opens without an LMS or server
`coursecode convert`	Convert PDFs, Word, PowerPoint to markdown
`coursecode mcp`	Start the MCP server for AI integration
`coursecode agent-setup`	Add MCP settings for Claude Code, Codex, Cursor, and VS Code, plus `AGENTS.md`, to an existing project
`coursecode lint`	Validate course structure and content
`coursecode build`	Build a package for LMS upload
`coursecode narration`	Generate audio narration from text
`coursecode deploy`	Upload a build to CourseCode Cloud (optional; `deployments`, `promote`, and `preview-link` manage it)

For the full command list and sharing options, see the User Guide or run coursecode --help.

UI Components

Build engaging slides with interactive elements. Start with AI assistance, then edit the generated files directly whenever you want more control.

Media & Widgets

Component	Description
Tabs	Switch between content panels
Accordion	Expandable/collapsible sections
Flip Cards	Reveal content on click
Carousel	Swipe through slides
Modal	Pop-up detail views
Interactive Timeline	Clickable timeline events
Interactive Image	Hotspots on images

| Embed Frame | Sa

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

CourseCode Framework

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FOGA node

README vom Entwickler

CourseCode Framework

View the demo

CourseCode ecosystem

Features

Quick Start

With the plugin (recommended)

Codex

With npx

Requirements

MCP Integration

The Course Directory

Your Course

Key Documentation

AI-Driven Authoring Workflow

Step 1: Convert Your Source Materials

Step 2: Create Your Course Outline

Step 3: Build the Course

Step 4: Preview, Iterate, and Export

Core Commands

UI Components

Media & Widgets