AoA Course Connector
aoa-course-connector
MCP-сервер, который читает курсы на GetCourse, Skillspace и Stepik и превращает их в локальную базу знаний с поиском и цитатами
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Использует сохраненную браузерную сессию пользователя для доступа к курсу
- Сохраняет содержимое курса локально вне контроля площадки
Установка
Ручная установка
pip install -e ".[mcp]"Установка из клонированного репозитория, релиза на PyPI нет.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Инструмент забирает содержимое курса, на который у пользователя уже есть доступ, через браузерную сессию (GetCourse, Skillspace) или открытое API (Stepik), и раскладывает его в единую структуру: модули, уроки, шаги, транскрипты, задания. Дальше строится локальный индекс для ключевого и семантического поиска и граф связей между материалами. MCP-сервер отдает агенту инструменты чтения, поиска и ответов с указанием источника, времени сбора и актуальности каждого факта. Отдельно есть CLI-команда aoa-course для тех же операций без агента и набор локальных проверок целостности индекса.
Для кого. Для тех, кто проходит или ведет курсы на GetCourse, Skillspace или Stepik и хочет искать по своим материалам с помощью агента.
Подходит, если
- Нужно быстро найти нужный урок или фрагмент транскрипта в большом курсе
- Нужен локальный поиск по своим курсам без обращения к внешнему ИИ-сервису с содержимым курса
- Нужна проверка, что индекс курса не разошелся с исходником
Не подходит, если
- Нужен готовый продукт без настройки: требуется своя браузерная сессия и авторизация на платформе курса
- Курс не на GetCourse, Skillspace или Stepik: остальные платформы в проекте пока не реализованы
- Нужна выгрузка чужих платных курсов без доступа: инструмент работает только с курсами, к которым уже есть легальный доступ
Пример запроса к агенту
Найди в моем курсе на GetCourse урок, где объясняют воронку продаж, и процитируй нужный фрагментОграничения
Проект написан одним автором, релизов на PyPI нет, ставится только из исходников. Для GetCourse и Skillspace нужна сохраненная браузерная сессия с авторизацией пользователя, инструкции по ее получению в README не расписаны пошагово. Semantic-поиск по умолчанию локальный и простой, для более качественного нужен свой HTTP-эмбеддинг сервис. Moodle, Canvas, Coursera и другие площадки заявлены как планы, а не как рабочие адаптеры.
Как отключить. Удалите сервер aoa-course-connector-mcp из конфигурации MCP клиента и, если нужно, деинсталлируйте пакет из окружения Python.
MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
| Переменные окружения | |
|---|---|
| AOA_COURSE_DATA_ROOT | Каталог для локальных данных курса вне Git, упомянут в README как AOA_COURSE_* переменные. |
Проверка безопасности
- Использует сохраненную браузерную сессию пользователя для доступа к курсу
- Сохраняет содержимое курса локально вне контроля площадки
Коротко о README
README подробно описывает архитектуру: адаптеры источников, нормализацию в общие объекты курса, локальные индексы и граф, поиск с цитированием источника и MCP-сервер с CLI-двойником. Отдельно оговорены источники-заглушки для демонстрации метода и граница с рантайм-развертыванием и оценкой качества, которые вынесены в другие проекты того же автора. Лицензия Apache-2.0.
Частые вопросы
Можно скачать чужой платный курс без доступа?
Нет. Инструмент работает только с курсами, к которым у пользователя уже есть легальный доступ, и явно называет себя permission-aware.
Нужен ли внешний ИИ-сервис для поиска?
Нет, по умолчанию используется локальный детерминированный поиск. Внешний HTTP-эмбеддинг сервис можно подключить по желанию для более точного семантического поиска.
Похожие
Самостоятельно размещаемая база знаний с блочными ссылками и встроенным MCP-сервером для подключения AI-агентов к заметкам
CLI для всех API Google Workspace с выводом в JSON и набором скиллов для агентов: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и другие
Локальный поиск по заметкам, документации и расшифровкам встреч в Markdown: ключевые слова, смысловой поиск и ранжирование, есть MCP
Менеджер задач для AI-разработки: разбирает PRD на задачи с зависимостями и ведет агента по ним через MCP или CLI