Box MCPサーバー統合

「Box」MCPサーバーは何をするのか？

Box MCPサーバーは、AIアシスタントとBox APIのシームレスな統合を可能にするPythonベースのプロジェクトです。橋渡しとして機能し、AIによるワークフローがBox上でファイル検索、テキスト抽出、AIクエリ実行、フォルダー管理、ファイルのアップロード・ダウンロードなど多彩なタスクを実行できるようにします。Model Context Protocol（MCP）を介して、AIエージェントがBoxデータとやり取りする方法を標準化し、開発者がドキュメント管理を自動化したり、AIによるコンテンツ分析を活用したり、コラボレーションを効率化しやすくなります。Box MCPサーバーは、チームが大規模にファイルやフォルダーを検索・編集・分析できるようにし、生産性向上とAI活用型ワークフローの新しい可能性を切り開きます。

プロンプト一覧

リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートはドキュメント化されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソースはドキュメント化されていません。

ツール一覧

• box_who_am_i
  現在のユーザー情報の取得および接続状況の確認。

• box_authorize_app_tool
  Boxアプリケーションの認証プロセスを開始します。

• box_search_tool
  クエリ、ファイル拡張子、場所、親フォルダーIDを使ってBox内のファイルを検索。

• box_read_tool
  BoxファイルのIDを指定してテキスト内容を読み取り。

• box_ask_ai_tool
  プロンプトを使ってBox AIにファイルについて問い合わせ。

• box_ask_ai_tool_multi_file
  複数ファイルとプロンプトでBox AIに問い合わせ。

• box_hubs_ask_ai_tool
  hub IDとプロンプトを使ってBox AIにhubについて問い合わせ。

• box_search_folder_by_name
  フォルダー名から該当フォルダーを検索。

• box_ai_extract_data
  AIを使ってファイルから指定フィールドを抽出。

• box_list_folder_content_by_folder_id
  フォルダーIDでフォルダー内容を一覧表示（再帰的にも可能）。

• box_manage_folder_tool
  Box内でフォルダーの作成・更新・削除を実行。

• box_upload_file_tool
  Boxにファイルをアップロード。

このMCPサーバーのユースケース

• ドキュメント検索・取得
  開発者はキーワードや拡張子、内容に基づいてファイルやフォルダーを自動検索でき、大規模なBoxリポジトリから関連ドキュメントの発見が容易になります。

• AIによるコンテンツ分析支援
  Box AIを活用して構造化データの抽出、ドキュメント要約、ファイル内容に関する質問応答などができ、インテリジェントな文書処理と洞察を実現。

• フォルダー・ファイル管理
  フォルダーの作成・更新・削除やファイルのアップロード・読み込みを自動化し、コンテンツ整理とコラボレーションを効率化。

• バルク操作・レポーティング
  フォルダー内容を再帰的に一覧し、監査・レポート・移行用途のために情報集約が可能。

• AIワークフローへのBox統合
  BoxをAIワークフローのコンテキストリソースとして活用し、エージェントがBoxデータへアクセス、分析、操作を自動化プロセスの一部として実行できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件（例：Node.js）がインストールされていることを確認します。

2. Windsurfの設定ファイルを探します。

3. mcpServersセクションに以下のJSONスニペットでBox MCPサーバーを追加します：

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

5. サーバーがリクエストに応答するか確認してセットアップを検証します。

APIキーのセキュリティ

機密情報は環境変数で管理してください：

"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. 必要に応じてNode.jsをインストールします。

2. Claudeの設定ファイルを開きます。

3. mcpServersセクションにBox MCPサーバーを追加します：

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

4. 変更を保存し、Claudeを再起動します。

5. MCPサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーのセキュリティ

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

Cursor

1. 必要に応じて前提条件をインストールします。

2. Cursorの設定ファイルを編集します。

3. Box MCPサーバーの記述を挿入します：

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

4. 保存してCursorを再起動します。

5. 統合が有効か確認します。

APIキーのセキュリティ

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

Cline

1. Node.jsなどの前提条件がインストールされていることを確認します。

2. Clineの設定ファイルを開きます。

3. Box MCPサーバーの設定を追加します：

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

4. 保存してClineを再起動します。

5. サーバー接続をテストします。

APIキーのセキュリティ

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

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションに次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全ての機能・能力にアクセスできるようになります。“box-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URL部分はご自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

Roots対応はドキュメントされていません

上記表の通り、このMCPサーバーはツールの網羅性とセットアップの明確さが際立っていますが、プロンプトテンプレートやリソース/roots/サンプリング対応のドキュメントが不足しています。全体的にBoxワークフローに実用的かつ堅牢な統合ですが、よりリッチなMCP固有機能やドキュメントの充実が今後の課題です。

MCPスコア