プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

LearnWorlds

作者:ohnebenバージョン 1.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ohneben/learnworlds-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

All 94 LearnWorlds LMS API endpoints as safety-categorized MCP tools (read/write/destructive).

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add learnworlds --env MCP_TRANSPORT=your-value --env LEARNWORLDS_BASE_URL=your-value --env LEARNWORLDS_API_TOKEN=your-value --env LEARNWORLDS_CLIENT_ID=your-value --env MCP_AUTH_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e LEARNWORLDS_BASE_URL -e LEARNWORLDS_API_TOKEN -e LEARNWORLDS_CLIENT_ID -e MCP_AUTH_TOKEN ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "learnworlds": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • MCP_TRANSPORT 必須 env
    Server transport. Set to 'stdio' for local MCP clients; the image otherwise starts the Streamable HTTP transport.
  • LEARNWORLDS_BASE_URL 必須 env
    Base URL of your LearnWorlds school's API, e.g. https:// .learnworlds.com/admin/api
  • LEARNWORLDS_API_TOKEN 秘密 必須 env
    Bearer access token (LearnWorlds admin -> Settings -> Integrations -> Developers).
  • LEARNWORLDS_CLIENT_ID 秘密 必須 env
    Your school's Client ID, sent as the Lw-Client header.
  • MCP_AUTH_TOKEN 秘密 env
    Only for MCP_TRANSPORT=http: bearer token required on /mcp. Without it a non-loopback bind refuses to start.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ohneben で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32709件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32709件のうち43%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32709件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

LearnWorldsは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.1.2)がレジストリに届いたのは2 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

SwarmMemo

作者:Hugo0

Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

ohneben's LearnWorlds MCP


License & checks
MCP registries

Run your LearnWorlds school in plain language from AI assistants like Claude, Cursor, and any other MCP client.

This Model Context Protocol server exposes the LearnWorlds public API — all 94 endpoints, generated straight from the OpenAPI spec into MCP tools. Every tool is safety-categorized (🟢 read-only / 🟡 write / 🔴 destructive) so your assistant knows what an action does *before* it calls it. It runs over stdio (Claude Desktop and other local launchers) or Streamable HTTP (hosted in Docker), and ships with retries, client-side rate limiting, and request timeouts so it holds up against a live school.

Why you'll want this

Some MCP servers just forward an API. This one is built to be safe to hand to an LLM and easy to run for real:

What you getWhy it matters
All 94 endpoints, spec-drivenFull coverage of courses, users, enrollments, payments, subscriptions, coupons, certificates, seats, community and reporting — nothing hand-picked or left behind.
Every tool is safety-categorized 🟢 / 🟡 / 🔴A banner at the top of each tool description tells the model exactly what it does — read, create, update or delete — before it acts.
Descriptions written for agents, not humansEvery tool spells out its side effects, auth and rate-limit behavior, return shape, error codes, when *not* to reach for it, and which sibling tools are the alternatives.
Machine-readable MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint)Hosts that honor annotations (Claude included) can auto-trust reads and demand confirmation before anything destructive.
Automatic retries with backoffTransient 429 / 5xx responses are retried with jittered exponential backoff, honoring the server's Retry-After header.
Built-in rate limitingSelf-throttles under LearnWorlds' 30 requests / 10 s cap so a burst of tool calls never trips a 429.
Per-request timeoutsA hung upstream call is aborted and retried instead of freezing the server.
**Two transports: stdio *and* Streamable HTTP**Use it locally in Claude Desktop, or run one always-on server that any number of MCP clients reach over HTTP.
Docker + docker-compose, health check, auto-restartProduction-style deployment out of the box: docker compose up and it stays up.
Bearer-token auth on the HTTP endpointRequired as soon as the server is bound beyond loopback: without MCP_AUTH_TOKEN it refuses to start rather than exposing the API unprotected.
Your secrets never reach the modelCredentials live in the server's environment and are injected on every request — the assistant only ever sees tool inputs and API responses.
Drop-in spec updatesLearnWorlds ships a newer YAML? Replace one file and rebuild — new endpoints become new tools automatically, no code changes.
How it compares

At the time of writing this appears to be the only dedicated LearnWorlds MCP server. You *could* instead point a generic OpenAPI→MCP wrapper at the spec — here's what that leaves on the table:

CapabilityThis projectGeneric OpenAPI→MCP wrapper\*
All 94 LearnWorlds endpoints as tools✅✅
Per-tool 🟢 / 🟡 / 🔴 safety category + banner✅❌
readOnlyHint / destructiveHint MCP annotations✅➖
$ref dereferencing + recursion-safe schemas✅➖
Automatic retries on 429 / 5xx (honors Retry-After)✅❌
Client-side rate limiting (stays under 30 req / 10 s)✅❌
Per-request timeout with abort✅➖
stdio transport✅✅
Streamable-HTTP transport✅➖
Docker + docker-compose, health check, auto-restart✅❌
Enforced bearer-token auth on the endpoint✅❌
Credentials injected server-side, never sent to the model✅➖
LicenseMITvaries

\*Generic OpenAPI→MCP wrappers turn any Swagger/OpenAPI spec into MCP tools. They can reach the same endpoints, but treat every operation identically — no safety categories, no resilience, no deployment story, and no guardrails tuned for live school data. "➖" = varies by tool / not guaranteed. Snapshot from July 2026.

What you can do

Once it's connected, ask your assistant things like:

  • "List the 10 most recent users who signed up this month."
  • "Create a user for jane@example.com and enroll her in the 'Pro' bundle."
  • "Show me this month's payments and total revenue."
  • "Which users haven't completed the 'Onboarding' course yet?"
  • "Create a 20%-off coupon for the annual subscription plan."
  • "Pull completion analytics for our top 5 courses."

Tools are generated automatically from the API and grouped into 🟢 read-only, 🟡 write, and 🔴 destructive — so a well-behaved host can treat each group differently.

How it works

Claude / Cursor / any MCP client  ──MCP──►  this server  ──HTTPS──►  LearnWorlds API (your school)

The server parses the bundled OpenAPI spec into MCP tools (resolving $refs and guarding against recursive schemas), tags each with its safety category, and injects your bearer token and Lw-Client header on every outgoing request. Your credentials stay in the server's environment — the model never sees or handles them.

Requirements

  • A LearnWorlds school with API access — an access token and a Client ID (admin → Settings → Integrations → Developers), plus your school's API base URL. See Get your API credentials.
  • Docker (Docker Desktop on macOS/Windows) for the quick start below — or Node.js ≥ 18 to run from source.

Quick start (Docker)

1. Add your credentials. Copy the example config and fill it in:

cp .env.example .env

edit .env → set LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID

→ set MCP_AUTH_TOKEN (required once the port is published beyond

127.0.0.1): openssl rand -hex 32

2. Start the server:

docker compose up -d --build

The bundled docker-compose.yml binds to 127.0.0.1:8765 only, so the server is reachable from your machine but not the network.

3. Confirm it's running:

curl -s http://localhost:8765/health

→ {"status":"ok","server":"learnworlds-mcp","tools":94}

4. Connect your MCP client. The MCP endpoint is http://localhost:8765/mcp.

  • Claude Desktop — add a custom connector (Settings → Connectors) pointing at the URL, or bridge it locally with mcp-remote. Add this under mcpServers in your config, then fully quit and reopen the app:
  {

"mcpServers": { "learnworlds": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "http://localhost:8765/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN" ] } } }

(Drop the --header line if you left MCP_AUTH_TOKEN empty.)

  • Claude Code — one command:
  claude mcp add --transport http learnworlds http://localhost:8765/mcp
  • Claude Cowork — shares Claude Code's MCP config, so the command above makes the tools available there too.
Prefer a prebuilt image?

Every push to main publishes a ready-to-run image to the GitHub Container Registry, so you can skip the local build entirely:

docker run -d --name learnworlds-mcp -p 127.0.0.1:8765:8765 --env-file .env \

ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:latest

Get your API credentials

  1. Log in to your LearnWorlds school admin.
  2. Go to Settings → Integrations → Developers (the API screen).
  3. Copy your Access Token → LEARNWORLDS_API_TOKEN, and your Client ID → LEARNWORLDS_CLIENT_ID.
  4. Set LEARNWORLDS_BASE_URL to your school's API base: https:// .learnworlds.com/admin/api. If your school uses a custom domain, use that host instead (e.g. https://academy.example.com/admin/api).

Put all three in .env. The server injects them on every request, so your assistant never sees them.

Configuration

Everything is set in .env (copied from .env.example):

VariableRequiredDefaultDescription
LEARNWORLDS_BASE_URL✅—Your school's API base URL
LEARNWORLDS_API_TOKEN✅—Bearer access token
LEARNWORLDS_CLIENT_ID✅—Sent as the Lw-Client header
MCP_TRANSPORT—stdiostdio or http (the Docker image defaults to http)
PORT—8765HTTP listen port
HOST—0.0.0.0HTTP bind address
MCP_HTTP_PATH—/mcpHTTP MCP route
MCP_AUTH_TOKEN⚠️_(off)_Require Authorization: Bearer on /mcp. Required when HOST is not a loopback address, otherwise the server refuses to start. Renamed from MCP_SHARED_TOKEN in 1.1.0
MCP_ALLOWED_HOSTS—_(automatic)_Comma-separated hostnames accepted in the Host header (DNS-rebinding protection). Needed behind a reverse proxy
MCP_ALLOW_INSECURE—_(off)_Lifts the startup refusal. Only for an endpoint nobody else can reach
MCP_SESSION_TTL—1800Idle seconds before a session is dropped
MCP_MAX_SESSIONS—256Maximum concurrent sessions
MCP_BODY_LIMIT—25mbLargest accepted request body
LEARNWORLDS_MAX_REQUESTS—25Client-side requests per window (0 disables throttling)
LEARNWORLDS_RATE_WINDOW_MS—10000Rate-limit window in ms
LEARNWORLDS_MAX_RETRIES—3Retries on 429 / 5xx / network errors
LEARNWORLDS_TIMEOUT_MS—30000Per-attempt request timeout
LEARNWORLDS_OPENAPI_PATH—_(bundled)_Load a different OpenAPI YAML

After changing .env, reload with docker compose up -d --force-recreate.

Tool safety categories

Each tool's description starts with one of these banners and carries the matching MCP annotations:

BannerCountreadOnlyHintdestructiveHintMeaning
🟢 READ-ONLY59truefalseFetches data only. Safe.
🟡 WRITE · creates data—falsefalsePOST — creates records (not idempotent; may duplicate).
🟡 WRITE · updates data—falsefalsePUT — modifies existing records in place (idempotent).
🔴 DESTRUCTIVE · deletes8falsetrueDELETE — removes a record. Confirm first.

The 🟡 write tools total 27 (17 create + 10 update). Hosts that respect annotations (Claud

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