
Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...
Box ve FlowHunt’u entegre ederek AI destekli belge yönetiminin kilidini açın—Box MCP Sunucu ile iş akışlarını arayın, analiz edin ve otomatikleştirin.
Box MCP Sunucu, AI asistanları ile Box API arasında sorunsuz entegrasyon sağlayan Python tabanlı bir projedir. Bir köprü görevi görerek, yapay zeka destekli iş akışlarının Box üzerinde dosya arama, metin çıkarma, AI destekli sorgular çalıştırma, klasör yönetimi, dosya yükleme ve indirme gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla, sunucu AI ajanlarının Box verisiyle nasıl etkileşime geçeceğini standartlaştırır; böylece geliştiriciler belge yönetimini otomatikleştirebilir, içerik analizi için yapay zekadan yararlanabilir ve iş birliğini kolaylaştırabilir. Box MCP Sunucu, ekiplerin dosya ve klasörleri büyük ölçekte sorgulamasına, değiştirmesine ve analiz etmesine olanak tanıyarak verimliliği artırır ve AI destekli belge iş akışları için yeni olanaklar sunar.
Depoda açıkça belgelenmiş istem şablonu yok.
Depoda açıkça belgelenmiş MCP kaynağı yok.
box_who_am_i
Mevcut kullanıcı bilgisini alın ve bağlantı durumunu kontrol edin.
box_authorize_app_tool
Box uygulama yetkilendirme sürecini başlatın.
box_search_tool
Sorgular, dosya uzantıları, konumlar ve üst klasör kimlikleriyle Box’ta dosya arayın.
box_read_tool
Bir Box dosyasının metin içeriğini kimliğine göre okuyun.
box_ask_ai_tool
Bir istem kullanarak Box AI’ya bir dosya hakkında soru sorun.
box_ask_ai_tool_multi_file
Birden fazla dosya ve istem ile Box AI’yı sorgulayın.
box_hubs_ask_ai_tool
Bir hub kimliği ve istem ile Box AI’ya bir hub hakkında soru sorun.
box_search_folder_by_name
Bir klasörü adına göre bulun.
box_ai_extract_data
AI kullanarak bir dosyadan belirtilen alanları çıkarın.
box_list_folder_content_by_folder_id
Bir klasör kimliğine göre klasörün içeriğini, istenirse yinelemeli olarak listeleyin.
box_manage_folder_tool
Box’ta klasör oluşturun, güncelleyin veya silin.
box_upload_file_tool
Box’a dosya yükleyin.
Belge Arama ve Getirme
Geliştiriciler, anahtar kelime, uzantı veya içerik bazında dosya ya da klasör aramasını otomatikleştirerek, büyük Box depolarında ilgili belgeleri bulmayı kolaylaştırabilir.
AI Destekli İçerik Analizi
Box AI ile yapılandırılmış veri çıkarmak, belgeleri özetlemek veya dosya içeriği hakkında soruları yanıtlamak için kullanılarak akıllı belge işleme ve içgörü sağlar.
Klasör ve Dosya Yönetimi
Klasör oluşturma, güncelleme ve silme ile dosya yükleme ve okuma işlemlerini otomatikleştirerek içerik organizasyonunu ve iş birliğini kolaylaştırır.
Toplu İşlemler ve Raporlama
Klasör içeriğini yinelemeli olarak listeleyip denetim, raporlama veya taşıma işlemleri için bilgileri toplayın.
Box’u AI İş Akışlarına Entegre Etmek
Box’ı AI destekli akışlarda bağlam kaynağı olarak kullanarak, ajanların Box verilerine erişmesini, analiz etmesini ve işlemesini daha geniş otomatik süreçlerin bir parçası haline getirin.
Ön koşulların (örn. Node.js) yüklü olduğundan emin olun.
Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
mcpServers
bölümünde aşağıdaki JSON parçasını kullanarak Box MCP Sunucu’yu ekleyin:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
Sunucunun isteklere yanıt verdiğini kontrol ederek kurulumu doğrulayın.
Hassas kimlik bilgileri için ortam değişkenlerini kullanın:
"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": {}
}
}
Gerekirse Node.js’i yükleyin.
Claude’un yapılandırma dosyasını açın.
mcpServers
bölümüne Box MCP Sunucu’yu ekleyin:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
MCP sunucusunun çalıştığından emin olun.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
Gerektiği şekilde ön koşulları yükleyin.
Cursor yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
Box MCP sunucu girdisini ekleyin:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
Entegrasyonu doğrulayın.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
Node.js ve diğer ön koşulların yüklü olduğundan emin olun.
Cline yapılandırma dosyasını açın.
Box MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:
"mcpServers": {
"box-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
}
}
Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
Sunucu bağlantısını test edin.
"env": {
"BOX_CLIENT_ID": "your-client-id",
"BOX_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması alanında, MCP sunucu bilgilerinizi aşağıdaki JSON formatında ekleyin:
{
"box-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “box-mcp” ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.
Bölüm | Uygunluk | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | |
İstem Listesi | ⛔ | Belgelenmiş yok |
Kaynak Listesi | ⛔ | Belgelenmiş yok |
Araç Listesi | ✅ | 11+ belgelenmiş araç |
API Anahtarlarını Güvenceye Alma | ✅ | Ortam değişkenli kurulum örneklerinde |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha az önemli) | ⛔ | Bahsedilmemiş |
Kök desteği belgelenmemiştir
Yukarıdaki tablolara göre, bu MCP sunucusu araç kapsamı ve kurulum açıklığı açısından çok güçlüdür; ancak istem şablonları veya açık kaynak/kök/örnekleme desteği belgeleri eksiktir. Genel olarak, Box iş akışları için sağlam ve pratik bir entegrasyon sunar, fakat daha zengin MCP’ye özgü özellikler ve dokümantasyon ile geliştirilebilir.
Lisans Var mı | ⛔ (Tespit edilmedi) |
---|---|
En az bir aracı var mı | ✅ |
Fork Sayısı | 10 |
Yıldız Sayısı | 34 |
Box MCP Sunucu, AI ajanlarını Box'a bağlayan, dosya arama, içerik analizi, klasör yönetimi ve belge işlemlerinin standart MCP protokolüyle otomatikleştirilmesini sağlayan Python tabanlı bir köprüdür.
FlowHunt, dosya ve klasör araması yapabilir, metin çıkarabilir, Box AI'dan içerik içgörüleri sorgulayabilir, klasörleri yönetebilir, dosya yükleyip/indirebilir ve Box araçlarıyla belge iş akışlarını MCP Sunucu üzerinden otomatikleştirebilir.
Yapılandırma örneklerinde gösterildiği gibi, Box Client ID ve Client Secret bilgilerinizi her zaman ortam değişkenlerinde saklayın. Hassas kimlik bilgilerini yapılandırma dosyalarınıza doğrudan yazmaktan kaçının.
Evet! Kurulum tamamlandıktan sonra Box, AI akışlarınızda bir veri kaynağı olarak kullanılabilir ve ajanlar, otomatik iş akışlarının bir parçası olarak Box verilerini arayabilir, analiz edebilir ve işleyebilir.
Box MCP Sunucu için şu anda açık bir istem şablonu veya MCP kaynağı belgelenmemiştir. Mevcut tüm işlevsellik, araç seti üzerinden sunulmaktadır.
Box MCP Sunucu şu anda 10 fork ve 34 yıldıza sahip olup, Box ile AI iş akışlarının entegrasyonuna artan bir ilgi göstermektedir.
Box MCP Sunucu'yu kullanarak Box ve FlowHunt'u entegre ederek belge iş akışlarınızı güçlendirin. Box dosya ve klasörleriniz için AI destekli arama, analiz ve yönetimin kilidini açın.
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...
AWS Kaynakları MCP Sunucusu, AI asistanlarının Python ve boto3 kullanarak AWS kaynaklarını konuşma dilinde yönetmesini ve sorgulamasını sağlar. Güvenli, izin ta...