TalentLMS — MCP-сервер для Claude Code: что делает и как установить
Подключает платформу TalentLMS к ИИ-ассистенту. Помогает администрировать курсы, назначать тренинги и выгружать отчёты об успеваемости студентов.
claude mcp add --env TALENTLMS_API_KEY=<TALENTLMS_API_KEY> --env TALENTLMS_DOMAIN=<TALENTLMS_DOMAIN> --env TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT=<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT> --transport stdio talentlms -- npx -y @mindstone/mcp-server-talentlmsЧто делает TalentLMS
Сервер открывает 28 инструментов для работы с системой обучения через облачный API. Через них агент находит профили сотрудников, регистрирует учётные записи, собирает учебные группы и генерирует SSO-ссылки для прямого перехода к урокам. Списки объектов возвращаются частями: стандартный ответ содержит 20 записей, но параметр page_size позволяет запросить до 1000 строк за один раз.
Сервер защищает контекст модели от скрытых промптов. Тексты из LMS вроде описаний заданий или ответов на тесты оборачиваются в контейнеры <untrusted-content>, поэтому ассистент воспринимает их исключительно как данные. Для запуска обязательно требуется Node.js 20+ и рабочий ключ TALENTLMS_API_KEY вместе с поддоменом организации в TALENTLMS_DOMAIN.
Какие задачи решает
- проверять прогресс студентов и результаты тестирования
- зачислять пользователей на учебные курсы
- выгружать списки сертификатов с датами окончания
- создавать группы учащихся и назначать им тренинги
Примеры запросов агенту
- Покажи список курсов из категории адаптации персонала
- Зачисли пользователя [email protected] на курс по информационной безопасности
- Собери таблицу лидеров по баллам за обучение
Как установить TalentLMS
Командой платформы
claude mcp add --env TALENTLMS_API_KEY=<TALENTLMS_API_KEY> --env TALENTLMS_DOMAIN=<TALENTLMS_DOMAIN> --env TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT=<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT> --transport stdio talentlms -- npx -y @mindstone/mcp-server-talentlmsВместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
codex mcp add talentlms --env TALENTLMS_API_KEY=<TALENTLMS_API_KEY> --env TALENTLMS_DOMAIN=<TALENTLMS_DOMAIN> --env TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT=<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT> -- npx -y @mindstone/mcp-server-talentlmsВместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"talentlms": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-talentlms"
],
"env": {
"TALENTLMS_API_KEY": "<TALENTLMS_API_KEY>",
"TALENTLMS_DOMAIN": "<TALENTLMS_DOMAIN>",
"TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT": "<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"servers": {
"talentlms": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-talentlms"
],
"env": {
"TALENTLMS_API_KEY": "<TALENTLMS_API_KEY>",
"TALENTLMS_DOMAIN": "<TALENTLMS_DOMAIN>",
"TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT": "<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
gemini mcp add -e TALENTLMS_API_KEY=<TALENTLMS_API_KEY> -e TALENTLMS_DOMAIN=<TALENTLMS_DOMAIN> -e TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT=<TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT> talentlms npx -y @mindstone/mcp-server-talentlmsВместо <…> подставьте свои значения
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о TalentLMS
Как установить TalentLMS в Claude Code?
Выполните в терминале команду `claude mcp add mcp-server-talentlms -e TALENTLMS_API_KEY=<TALENTLMS_API_KEY> -e TALENTLMS_DOMAIN=<TALENTLMS_DOMAIN> -- npx -y @mindstone/mcp-server-talentlms`.
Что делает MCP-сервер TalentLMS?
Он связывает ассистента с платформой TalentLMS через 28 инструментов. Вы сможете управлять профилями, отслеживать аттестации и распределять доступы к материалам прямо из чата.
Какие системные требования нужны для работы?
Потребуется среда Node.js версии 20 или выше вместе с npm. Также необходимо передать API-ключ и рабочий поддомен вашей площадки.
