
DataHub MCP Server-integration
DataHub MCP Server fungerar som en brygga mellan FlowHunt AI-agenter och DataHub-metadata-plattformen, vilket möjliggör avancerad datadiscovery, linjeanalys, au...
Integrera Box med FlowHunt för att låsa upp AI-driven dokumenthantering—sök, analysera och automatisera arbetsflöden med hjälp av Box MCP Server.
Box MCP Server är ett Python-baserat projekt som möjliggör sömlös integration mellan AI-assistenter och Box API. Genom att agera som en brygga låter den AI-drivna arbetsflöden utföra en rad uppgifter på Box, såsom att söka filer, extrahera text, köra AI-drivna frågor, hantera mappar samt hantera filuppladdningar och nedladdningar. Genom Model Context Protocol (MCP) standardiserar servern hur AI-agenter interagerar med Box-data, vilket gör det enklare för utvecklare att automatisera dokumenthantering, utnyttja AI för innehållsanalys och effektivisera samarbete. Box MCP Server gör det möjligt för team att fråga, ändra och analysera filer och mappar i stor skala, vilket ökar produktiviteten och öppnar nya möjligheter för AI-drivna dokumentarbetsflöden.
Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet.
Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.
box_who_am_i
Hämta information om aktuell användare och kontrollera anslutningsstatus.
box_authorize_app_tool
Starta auktoriseringsprocessen för Box-applikationen.
box_search_tool
Sök efter filer i Box med hjälp av sökfrågor, filändelser, platser och överordnade mapp-ID:n.
box_read_tool
Läs textinnehållet i en Box-fil via ID.
box_ask_ai_tool
Fråga Box AI om en fil med en prompt.
box_ask_ai_tool_multi_file
Fråga Box AI med flera filer och en prompt.
box_hubs_ask_ai_tool
Fråga Box AI om en hubb med ett hubb-ID och prompt.
box_search_folder_by_name
Lokalisera en mapp via dess namn.
box_ai_extract_data
Extrahera angivna fält ur en fil med AI.
box_list_folder_content_by_folder_id
Lista innehållet i en mapp med hjälp av mapp-ID, eventuellt rekursivt.
box_manage_folder_tool
Skapa, uppdatera eller ta bort mappar i Box.
box_upload_file_tool
Ladda upp filer till Box.
Dokumentsökning och hämtning
Utvecklare kan automatisera sökning av filer eller mappar baserat på nyckelord, filändelser eller innehåll, vilket gör det enklare att hitta relevanta dokument i stora Box-arkiv.
AI-assisterad innehållsanalys
Använd Box AI för att extrahera strukturerad data, sammanfatta dokument eller besvara frågor om filinnehåll och möjliggör intelligent dokumentbearbetning och insikter.
Mapp- och filhantering
Automatisera skapande, uppdatering och borttagning av mappar samt uppladdning och läsning av filer, vilket effektiviserar innehållsorganisation och samarbete.
Massoperationer och rapportering
Lista mappinnehåll rekursivt och samla information för granskning, rapportering eller migreringsuppgifter.
Integrera Box med AI-arbetsflöden
Använd Box som kontext-resurs i AI-drivna flöden så att agenter kan komma åt, analysera och manipulera Box-data som en del av bredare automatiserade processer.
Säkerställ att förutsättningar (t.ex. Node.js) är installerade.
Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
Lägg till Box MCP Server med ett JSON-utdrag i sektionen mcpServers
:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
Verifiera installationen genom att kontrollera att servern svarar på förfrågningar.
Använd miljövariabler för känsliga uppgifter:
"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": {}
}
}
Installera Node.js om det behövs.
Öppna Claudes konfigurationsfil.
Lägg till Box MCP Server i sektionen mcpServers
:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Spara ändringar och starta om Claude.
Kontrollera att MCP-servern körs.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
Installera förutsättningar vid behov.
Redigera din Cursor-konfigurationsfil.
Infoga Box MCP-serverposten:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Spara och starta om Cursor.
Verifiera integrationen.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
Kontrollera att Node.js och andra förutsättningar är installerade.
Öppna Clines konfigurationsfil.
Lägg till Box MCP-serverkonfiguration:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Spara och starta om Cline.
Testa serveranslutningen.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion infogar du dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:
{
"box-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “box-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över Prompter | ⛔ | Ingen dokumenterad |
Lista över Resurser | ⛔ | Ingen dokumenterad |
Lista över Verktyg | ✅ | 11+ dokumenterade verktyg |
Skydda API-nycklar | ✅ | I exempel för uppsättning med miljövariabler |
Sampling-stöd (mindre viktigt för utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Roots-stöd ej dokumenterat
Utifrån tabellen ovan är denna MCP-server mycket stark när det gäller verktygstäckning och tydlig uppsättning, men saknar dokumentation för promptmallar eller explicita resurser/roots/sampling-stöd. Sammantaget är det en robust och praktisk integration för Box-arbetsflöden men skulle kunna dra nytta av rikare MCP-specifika funktioner och dokumentation.
Har LICENS | ⛔ (Ingen upptäckt) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 10 |
Antal stjärnor | 34 |
Box MCP Server är en Python-baserad brygga som kopplar AI-agenter till Box, vilket möjliggör sömlös automatisering av filsökning, innehållsanalys, mapphantering och dokumenthantering via standardiserad MCP-protokoll.
FlowHunt kan söka efter filer och mappar, extrahera text, fråga Box AI om innehållsinsikter, hantera mappar, ladda upp/ladda ner filer samt automatisera dokumentarbetsflöden med Box-verktyg via MCP Server.
Använd alltid miljövariabler för att lagra din Box Client ID och Client Secret enligt konfigurationsexemplen. Undvik att hårdkoda känsliga uppgifter i dina konfigurationsfiler.
Ja! När det är uppsatt kan Box användas som datakälla i dina AI-flöden, så att agenter kan söka, analysera och manipulera Box-data som en del av automatiserade arbetsflöden i FlowHunt.
Inga explicita promptmallar eller MCP-resurser är för närvarande dokumenterade för Box MCP Server. All tillgänglig funktionalitet tillhandahålls genom dess verktyg.
Box MCP Server har för närvarande 10 forks och 34 stjärnor, vilket speglar ett växande intresse för att integrera AI-arbetsflöden med Box.
Superladda dina dokumentarbetsflöden genom att integrera Box med FlowHunt via Box MCP Server. Lås upp AI-driven sökning, analys och hantering av dina Box-filer och mappar.
DataHub MCP Server fungerar som en brygga mellan FlowHunt AI-agenter och DataHub-metadata-plattformen, vilket möjliggör avancerad datadiscovery, linjeanalys, au...
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
AWS Resources MCP Server låter AI-assistenter hantera och fråga AWS-resurser konversationsbaserat med Python och boto3. Integrera kraftfull AWS-automation och h...