Integrace Box MCP Serveru

K čemu slouží “Box” MCP Server?

Box MCP Server je projekt založený na Pythonu, který umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI asistenty a Box API. Funguje jako most, který umožňuje AI workflow provádět různé úkoly v Boxu, jako je vyhledávání souborů, extrakce textu, vykonávání AI dotazů, správa složek a práce s nahráváním a stahováním souborů. Prostřednictvím Model Context Protocolu (MCP) server standardizuje způsob, jakým AI agenti komunikují s daty v Boxu, což vývojářům usnadňuje automatizaci správy dokumentů, využití AI pro analýzu obsahu a zjednodušení spolupráce. Box MCP Server umožňuje týmům dotazovat se, upravovat a analyzovat soubory a složky ve velkém měřítku, zvyšuje produktivitu a otevírá nové možnosti pro AI-poháněné workflow s dokumenty.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou žádné explicitní šablony promptů dokumentovány.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou žádné explicitní MCP zdroje dokumentovány.

Seznam nástrojů

• box_who_am_i
  Získání informací o aktuálním uživateli a kontrola stavu připojení.

• box_authorize_app_tool
  Zahájení procesu autorizace Box aplikace.

• box_search_tool
  Vyhledávání souborů v Boxu pomocí dotazů, přípon, umístění a ID nadřazených složek.

• box_read_tool
  Čtení textového obsahu souboru v Boxu podle ID.

• box_ask_ai_tool
  Dotaz na Box AI ohledně souboru pomocí promptu.

• box_ask_ai_tool_multi_file
  Dotaz na Box AI s více soubory a promptem.

• box_hubs_ask_ai_tool
  Dotaz na Box AI ohledně hubu pomocí ID hubu a promptu.

• box_search_folder_by_name
  Vyhledání složky podle jejího názvu.

• box_ai_extract_data
  Extrakce zadaných polí ze souboru pomocí AI.

• box_list_folder_content_by_folder_id
  Vypsání obsahu složky podle jejího ID, volitelně rekurzivně.

• box_manage_folder_tool
  Vytváření, aktualizace nebo mazání složek v Boxu.

• box_upload_file_tool
  Nahrávání souborů do Boxu.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Vyhledávání a získávání dokumentů
  Vývojáři mohou automatizovat vyhledávání souborů nebo složek podle klíčových slov, přípon nebo obsahu, což usnadňuje nalezení relevantních dokumentů ve velkých úložištích Boxu.

• AI-asistovaná analýza obsahu
  Využití Box AI k extrakci strukturovaných dat, sumarizaci dokumentů nebo odpovědi na otázky o obsahu souborů, což umožňuje inteligentní zpracování dokumentů a získávání poznatků.

• Správa složek a souborů
  Automatizace vytváření, aktualizace a mazání složek i nahrávání a čtení souborů, což zjednodušuje organizaci obsahu a spolupráci.

• Hromadné operace a reporting
  Rekurzivní výpis obsahu složek a agregace informací pro audit, reporting nebo migrační úkony.

• Integrace Boxu do AI workflow
  Použijte Box jako zdroj kontextu v AI-poháněných flow, což umožňuje agentům přistupovat k datům, analyzovat je a upravovat v rámci širších automatizovaných procesů.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné předpoklady (např. Node.js).

2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.

3. Přidejte Box MCP Server pomocí JSON úryvku do sekce mcpServers:

   "mcpServers": {
     "box-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.

5. Ověřte nastavení tím, že zkontrolujete, zda server odpovídá na požadavky.

Zabezpečení API klíčů

Použijte proměnné prostředí pro citlivé údaje:

"mcpServers": {
  "box-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@box/mcp-server-box@latest"],
    "env": {
      "BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
      "BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud je potřeba.

2. Otevřete konfigurační soubor Claude.

3. Přidejte Box MCP Server do sekce mcpServers:

   "mcpServers": {
     "box-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.

5. Ověřte, že MCP server běží.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
  "BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}

Cursor

1. Nainstalujte požadované předpoklady dle potřeby.

2. Upravte svůj konfigurační soubor Cursor.

3. Vložte položku Box MCP server:

   "mcpServers": {
     "box-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.

5. Ověřte integraci.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
  "BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}

Cline

1. Ujistěte se, že Node.js a další požadavky jsou nainstalovány.

2. Otevřete konfigurační soubor Cline.

3. Přidejte konfiguraci Box MCP serveru:

   "mcpServers": {
     "box-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.

5. Otestujte připojení k serveru.

Zabezpečení API klíčů

"env": {
  "BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
  "BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci konfigurace systémového MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "box-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurování může AI agent nyní tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “box-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL svou vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Podpora roots není dokumentována

Na základě výše uvedených tabulek je tento MCP server velmi silný v pokrytí nástrojů a jasnosti nastavení, ale chybí mu dokumentace šablon promptů nebo explicitní podpora resource/roots/sampling. Celkově jde o robustní a praktickou integraci pro workflow v Boxu, která by ale mohla těžit z bohatších MCP-specifických funkcí a dokumentace.

MCP Skóre