Campus Cli

campus-cli

Conecta Blackboard UPC con ChatGPT y Claude (vía MCP), o úsalo directo desde la terminal.

campus-cli (también conocido como Campus o Campus CLI, campuscli.com) es un CLI y servidor MCP no oficial para estudiantes de UPC. Le da a asistentes de IA como ChatGPT y Claude acceso directo a tu Blackboard Learn: cursos, tareas, notas, anuncios, mensajes y materiales, sin abrir el navegador. Canvas y Moodle están en el roadmap.

No confundir con: el paquete campus-cli de PyPI (Python, gestión de notebooks de Jupyter, proyecto no relacionado) ni con otras plataformas de "IA para programadores" o "resolver tareas con IA" que usan nombres parecidos — este proyecto es específicamente la integración de Blackboard con asistentes de IA vía MCP.

npx [email protected] account login
campus courses list
campus assignments list --pending

English summary — campus-cli is an unofficial Blackboard MCP server and CLI for students. It exposes Blackboard Learn (currently UPC Aula Virtual, Peru) to any Model Context Protocol client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex CLI, Windsurf — so an AI assistant can read your courses, assignments, due dates, grades, instructor feedback, announcements and course materials, and download files, without you copying anything by hand. Unlike institutional Blackboard integrations, it needs no OAuth developer key from your university: it uses the student's own SSO session, locally. Run it with npx [email protected] mcp (stdio). Canvas and Moodle are on the roadmap.

Qué puedes hacer

• Ver tus cursos del ciclo.
• Consultar tu horario semanal, con horas y aulas de tus cursos matriculados.
• Revisar tareas pendientes, fechas de entrega y notas.
• Descargar archivos y carpetas completas de Blackboard.
• Buscar publicaciones en Crossref, OpenAlex, ACM, Scopus y Web of Science; entregar las fuentes como resource_link para que la IA cliente las analice; y verificar DOI, fragmentos, páginas/secciones y huellas del documento. Google Académico admite SerpApi opcional o enlaces manuales. Consulta la configuración de investigación académica.
• Consultar anuncios, mensajes, contenidos y calificaciones.
• En un host de Campus que registre la función y autorice el acceso, obtener guías y plantillas APA 7 en español. El servidor MCP local iniciado con npx campus-cli ... mcp no la registra.
• Usarlo desde Claude, Cursor, Copilot, Codex u otro cliente compatible con MCP.
• Automatizar consultas con --json o con llamadas directas a la API de Blackboard.

Estado actual

Si estudias en una universidad con Canvas o Moodle y quieres ayudar a probar o implementar soporte, abre un issue para coordinar.

Requisitos

• Node.js 22.13.0 o superior.
• Una cuenta activa de UPC con acceso a Aula Virtual.
• Acceso al flujo normal de Microsoft SSO, incluyendo MFA si tu cuenta lo pide.
• macOS, Linux o Windows con un entorno donde Playwright pueda abrir Chromium.

Instalación rápida

Usar sin instalar

npx [email protected] account login

Instalar globalmente

npm install -g [email protected]
campus account login

Clonar el repo

git clone https://github.com/alejooroncoy/campus-cli
cd campus-cli
npm install
node run.js account login

campus-cli usa Playwright para abrir Chromium durante el login. npm install intenta instalar Chromium automáticamente; si el navegador falta, el CLI lo instala la primera vez que lo necesite.

Primer uso

campus account login

Se abre el navegador para iniciar sesión con tu cuenta Campus (Google) — es la identidad compartida entre las apps del ecosistema Campus, separada de tu sesión de Blackboard. Al terminar, encadena automáticamente el login de Microsoft UPC (Blackboard SSO, 100% local, sin pasar por ningún servidor propio). Si más adelante corres campus login por separado, te pedirá primero campus account login en caso de no tener una cuenta Campus activa.

Inicia sesión con tu cuenta universitaria y completa MFA si aplica.

Durante el login, Microsoft puede mostrar "Stay signed in?" con el checkbox "Don't show this again". Marca ese checkbox y haz clic en Yes para que la sesión pueda mantenerse correctamente.

Después del login:

campus courses list

Ejemplo:

_100001_1  Cálculo Diferencial e Integral [Ultra]
_100002_1  Programación Orientada a Objetos [Ultra]
_100003_1  Bases de Datos [Ultra]
_100004_1  Algoritmos y Estructuras de Datos [Ultra]

Luego puedes revisar tareas de un curso:

campus assignments list _100004_1 --pending

Ejemplo:

_200001_1  Tarea 1  [manual]
  Nota: sin entregar · Máx: 5 pts · Entrega: 15/04/2026

Comandos principales

Cuenta Campus

campus account login      # iniciar sesión con Google (encadena el login de Blackboard)
campus account whoami     # cuenta Campus activa
campus account logout     # cerrar sesión de la cuenta Campus en este equipo

Sesión (Blackboard)

campus login              # iniciar sesión con Microsoft SSO (pide cuenta Campus primero)
campus logout             # borrar sesión local
campus whoami             # usuario activo y tiempo restante
campus status             # sesión + versión del servidor Blackboard

Cursos

campus courses list
campus courses get <courseId>
campus courses contents <courseId>
campus courses contents <courseId> --parent <folderId>
campus courses contents <courseId> --type file|folder|assignment
campus courses announcements <courseId>
campus courses grades <courseId>
campus courses discussions <courseId>
campus courses discussion <courseId> <discussionId>
campus courses discussion-messages <courseId> <discussionId>
campus courses discussion-replies <courseId> <discussionId> <messageId>
campus messages
campus messages --course <courseId>

Tareas

campus assignments list <courseId>
campus assignments list
campus assignments list --pending
campus assignments list <courseId> --pending
campus assignments attempts <courseId> <assignmentId>
campus assignments submit <courseId> <assignmentId> -f tarea.pdf
campus assignments submit <courseId> <assignmentId> -t "Mi respuesta" -c "Comentario"
campus assignments submit <courseId> <assignmentId> -f borrador.pdf --draft

Descargas

campus download <courseId> <contentId>
campus download-folder <courseId> <folderId> -o ./materiales/
campus download-folder <courseId> <folderId> --filter "parcial"

API y scripting

campus api GET /learn/api/public/v1/users/me
campus api GET /learn/api/public/v1/courses -q "limit=10"
campus endpoints
campus endpoints --json

Todos los comandos aceptan --json. Los spinners van a stderr, así que puedes usar --json 2>/dev/null para obtener JSON limpio en scripts.

CLI o MCP

Puedes usar ambos modos con la misma sesión. Primero ejecuta campus login; luego usa el CLI manualmente o conecta el servidor MCP a tu cliente de IA.

Uso con IA mediante MCP

campus-cli incluye un servidor MCP estándar. Corre por stdio con:

npx [email protected] mcp

Eso permite conectar tu campus a clientes como Claude, Cursor, GitHub Copilot, OpenAI Codex CLI, Windsurf y otros clientes compatibles con Model Context Protocol.

Además de las herramientas de Blackboard, el MCP incluye banner_get_weekly_schedule: consulta tu matrícula en Banner UPC y organiza las clases de lunes a domingo. Por defecto usa el período activo; también puedes pasar un código de período si quieres revisar un ciclo anterior. campus_get_weekly_schedule sigue disponible como alias deprecado para integraciones existentes.

Claude Code

Agrega esto a .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "campus": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]", "mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop

Edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "campus": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]", "mcp"]
    }
  }
}

Cursor

Usa Settings -> MCP -> Add new MCP server, o edita ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "campus": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]", "mcp"]
    }
  }
}

GitHub Copilot en VS Code

Crea .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "campus": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]", "mcp"]
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI

Agrega esto a ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.campus]
command = "npx"
args = ["[email protected]", "mcp"]

Windsurf

Edita ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "campus": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]", "mcp"]
    }
  }
}

Si instalaste el paquete globalmente con npm install -g [email protected], puedes reemplazar npx [email protected] por la ruta absoluta de campus.

Configuración mínima

Todos los clientes MCP terminan usando la misma idea:

{
  "command": "npx",
  "args": ["[email protected]", "mcp"]
}

El formato exacto cambia por cliente, pero el comando y los argumentos son los mismos.

Guías paso a paso

Cada cliente tiene su guía con la ruta exacta del archivo, cómo verificar la conexión y qué hacer si falla:

• Claude Desktop
• Claude Code
• Cursor
• GitHub Copilot en VS Code
• OpenAI Codex CLI
• Windsurf

Herramientas MCP

Las herramientas de Aula Virtual usan el prefijo blackboard_; banner_get_weekly_schedule consulta la matrícula en Banner UPC. Las de UPC Class usan uclass_: entregan fuentes estructuradas para que la IA conectada (Codex, Claude, ChatGPT, etc.) las interprete, sin enviar la grabación a una IA propia del CLI.

En los hosts que habilitan campus_apa7_guidance para cuentas autorizadas, una revisión se inicia con {"topic":"review"}. La respuesta carga la habilidad apa7-review-campus y una síntesis de 45 páginas oficiales de Biblioteca UPC (31 de APA y 14 jurídicas), con enlaces, apartados y fechas de consulta. Se inspeccionaron 185 bloques, 1.105 unidades de texto, 82 etiquetas de apartados y 14 imágenes; el inventario registra 98 enlaces de contenido. La matriz semántica conserva las decisiones por unidad y la evidencia de 187 criterios, con 24 contrastes iniciales documentados. Las consideraciones detalladas conservan condiciones, esquemas y excepciones por unidad, incluidas las notas sin ejemplo; 51 observaciones adicionales se incorporan como salvaguardas condicionales, sin tratarlas como 51 errores confirmados. Usa {"topic":"review","reviewSectionId":"figures"} (o un ID del catálogo) para recuperar la auditoría detallada y todas las consideraciones de una sección. La IA aplica esas reglas y condiciones al trabajo proporcionado y entrega hallazgos cumple, corregir o no verificable, con ubicación, corrección y fuente. Los archivos de la habilidad se incluyen en el paquete; no requiere una sesión de Blackboard. La cobertura guardada es una captura, no consulta en vivo. Su alcance es la guía UPC: los recursos externos quedan registrados como apoyo y su lectura íntegra no es requisito para completar la extracción institucional. Cargar la habilidad no constituye una revisión del documento. Las pruebas detectan bloques ausentes, evidencia sin mapear y afirmaciones de cobertura completa con fuentes pendientes. Para comprobar si la web sigue coincidiendo con el inventario, usa scripts/apa7-audit-upc.py --output .codex-tmp/apa7-recheck y luego scripts/apa7-verify-upc.py --capture .codex-tmp/apa7-recheck/source-audit.json --output output/apa7-upc/recheck.json (con Python, requests y beautifulsoup4). El verificador compara páginas, bloques, unidades de texto, enlaces y archivos de imagen; documenta el FAQ antiguo que devuelve 404 y falla ante omisiones, cambios o errores nuevos. La comprobación acredita cobertura de captura en esa consulta; no certifica automáticamente la equivalencia semántica de cada ejemplo con los criterios sintetizados. Esa revisión se registra por separado en upc-semantic-coverage.json; el cargador rechaza unidades pendientes, evidencia ausente y criterios cuyo texto cambió sin actualizar su evidencia. La respuesta seleccionada incluye criterios de otras secciones cuando las notas los necesitan. upc-considerations.json asigna un destino a cada una de las 1.105 unidades y desarrolla las indicaciones normativas; el cargador rechaza omisiones y referencias sin resolver. Los datos de los ejemplos no son respuestas esperadas: ante años, nombres o localizadores contradictorios se requiere la fuente original, y ante espacios sospechosos se comprueba el formato visible antes de objetar un artefacto del extractor.

scripts/apa7-export-upc.py --output output/apa7-upc/guia-upc.md exporta los criterios, consideraciones, salvaguardas y sus fuentes. tests/fixtures/apa7-upc-review-cases.json contiene 80 casos de evaluación que cubren las 45 secciones. Entrega al evaluador solo las entradas, sin las respuestas esperadas, y puntúa sus resultados mediante scripts/apa7-score-review.py --cases tests/fixtures/apa7-upc-review-cases.json --results resultados.json --rules .agents/skills/apa7-review-campus/references/upc-review-rules.json --output evaluacion.json. El puntaje de clasificación no certifica la corrección propuesta: esa decisión requiere leer y registrar cada resultado, con --adjudication adjudicacion.json. Los resultados de esta muestra no garantizan la exactitud de futuras revisiones.

Para leer los comentarios por criterio desde la terminal: campus assignments feedback <courseId> <columnId> (opciones: --json, --attempt <attemptId>). En MCP, aparecen en attempt.rubricFeedback.rubrics[].criteria[].criterionComments, junto con el puntaje y el nivel de logro. Si rubricFeedback.status es restricted o unavailable, no se pudieron consultar; no equivale a ausencia de comentarios.

Las descargas MCP nunca escriben fuera de ~/Downloads/campus-cli, no sobrescriben archivos y aplican límites de 100 MB por archivo y 500 MB para la raíz completa. Puedes elegir otra raíz al iniciar el servidor con CAMPUS_DOWNLOAD_DIR=/ruta/segura; el argumento outputDir de las tools solo crea subdirectorios relativos dentro de ella. Las subidas, entregas finales y llamadas raw que modifican datos requieren que el cliente soporte MCP elicitation; si no la soporta, la operación falla sin ejecutarse.

Las transcripciones de Class se consultan por HTTP desde la sesión SSO existente, no se descarga el video ni el audio. Durante la sesión MCP se reutilizan la lista de grabaciones y la transcripción ya leída; al cerrar el proceso esa caché en memoria desaparece.

Ejemplos de uso con un asistente:

Qué tareas tengo pendientes esta semana?
Descarga todos los PDFs del curso de Finanzas.
Cuál es mi nota actual en Arquitectura de Software?
Busca los materiales sobre el parcial.

Ejemplo de conversación:

Usuario: Qué tareas tengo pendientes esta semana?
IA: Tienes 2 pendientes:
- Tarea 1 de Algoritmos, vence el 15/04.
- Lectura de Bases de Datos, vence el 18/04.

Seguridad y privacidad

• No necesitas escribir tu contraseña en la terminal.
• No hay servidor intermedio de campus-cli.
• Puedes cerrar sesión y borrar las cookies locales con campus logout.
• Es un proyecto no oficial; no está afiliado a UPC, Blackboard, Canvas ni Moodle.
• Tus credenciales se ingresan directamente en la ventana de Microsoft, no en el CLI.
• Las cookies se guardan localmente en tu máquina.
• La sesión local se guarda en ~/.blackboard-cli/session.json con permisos restrictivos.
• No se envían cookies, credenciales ni datos académicos a servidores externos; la analítica opcional de PostHog solo recibe eventos de uso.
• Úsalo solo con tu propia cuenta y respeta las reglas de tu universidad.

UPC usa SAML SSO con Microsoft Azure AD. El CLI abre Chromium con Playwright, espera a que completes el login, captura las cookies de Blackboard al volver a /ultra y las reutiliza para llamar la REST API.

Problemas comunes

Not authenticated

Tu sesión local expiró o no existe. Ejecuta:

campus login

Microsoft pide login cada vez

Cuando aparezca "Stay signed in?", marca "Don't show this again" y responde Yes. Si ya habías iniciado sesión antes, prueba borrar la sesión local:

campus logout
campus login

Chromium o Playwright no abre

Normalmente el CLI instala Chromium automáticamente. Si instalaste dependencias con scripts desactivados, vuelve a instalar:

npm install

Luego intenta de nuevo:

campus login

Un curso o archivo no aparece

Primero confirma que aparece en Aula Virtual desde el navegador. Si aparece en Blackboard pero no en el CLI, abre un issue con:

• Comando ejecutado.
• Si usaste --json.
• Tipo de contenido que falta: curso, carpeta, archivo, tarea o nota.
• Mensaje de error, si lo hubo.

No publiques cookies, tokens, capturas con datos personales ni archivos privados del curso.

Desarrollo

npm install
npm run build
node run.js --help

Stack principal:

• TypeScript
• Playwright
• Axios
• Commander.js
• MCP SDK
• Chalk y Ora

La arquitectura separa cada LMS en src/providers/<lms>/. Blackboard vive en src/providers/blackboard/; futuros providers deberían seguir el mismo patrón.

Roadmap

• Soporte para Canvas.
• Soporte para Moodle.
• Notificaciones de entregas próximas.
• Descarga de grabaciones o videos, si el LMS lo permite.
• Soporte para múltiples cuentas o ciclos.
• Más guías por cliente MCP.

Si tu universidad usa Canvas o Moodle, abre un issue con el nombre de la universidad, el LMS y qué flujo quieres probar primero: cursos, tareas, notas o materiales.

Contribuir

Analítica de uso con PostHog

El cliente registra en PostHog el inicio de la CLI, los logins exitosos y la apertura del dashboard. No se envían cookies, contraseñas, cursos, tareas ni calificaciones.

Como identificador estable se usa el ID de tu cuenta Campus, la que creas con campus account login. Si no tienes cuenta Campus, se usa un UUID aleatorio generado en tu máquina que no identifica a nadie. En ningún caso se envía tu identificador de Blackboard: es una credencial de la universidad y no sale de tu equipo.

Esto es seudónimo, no anónimo: quien tenga acceso a nuestro PostHog puede distinguir a un usuario de otro y, cruzando con nuestra base de cuentas, saber de quién se trata. Lo decimos así de claro a propósito.

Solo viajan las propiedades de esta lista blanca: app, attempts_count, command, duration_ms, error_type, has_comments, has_file, has_text, method, mode, parent_command, status_code, success, tool y version. Cualquier otra clave se descarta antes de enviar, así que un evento nuevo no puede filtrar el nombre de un curso por descuido. El código está en src/analytics.ts y son cuarenta líneas: léelas.

La clave pública del proyecto está configurada por defecto. Para cambiar el proyecto o desactivar la analítica:

POSTHOG_API_KEY=phc_... POSTHOG_HOST=https://us.i.posthog.com campus status
POSTHOG_DISABLED=1 campus status

En PostHog puedes consultar login_started, login_success, login_failed, session_expired, cli_started, cli_command_started, cli_command_completed, cli_error, mcp_tool_used, mcp_tool_error, dashboard_opened, dashboard_loaded, dashboard_error, attempts_viewed, assignment_submission_started, assignment_file_uploaded, assignment_file_upload_error, assignment_draft_saved, assignment_submitted y assignment_submission_error. Las propiedades tool, command, mode, success, duration_ms, error_type y status_code permiten analizar usuarios nuevos, retención, abandono del login, sesiones vencidas, errores, tiempos de respuesta, herramientas y comandos más usados, borradores y entregas finales.

Las contribuciones más útiles ahora son:

• Probar el CLI en más cursos de UPC y reportar errores con el comando usado.
• Confirmar versiones de Blackboard donde funciona o falla.
• Ayudar con soporte para Canvas o Moodle si tienes una cuenta de prueba.
• Mejorar ejemplos, screenshots, docs de instalación o configuraciones MCP.

Antes de trabajar en un provider nuevo, abre un issue para coordinar el alcance.

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