Box MCP용 AI 에이전트

Box MCP 서버 통합으로 워크플로우를 향상하세요. AI 기반 자동화와 데이터 추출을 Box 클라우드 스토리지에 손쉽게 연결할 수 있습니다. 강력한 Box API 도구로 파일과 폴더를 즉시 검색, 관리, 분석하세요. 고급 AI 질의, 메타데이터 처리, 문서 생성을 통해 원활한 디지털 운영을 실현합니다.

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AI 기반 Box 파일 관리

Box 내에서 강력한 파일 관리 및 검색 기능을 활용하세요. 파일 및 폴더의 위치, 읽기, 업로드, 정리를 위한 고급 도구를 제공합니다. AI 지원 즉시 파일 탐색과 원활한 콘텐츠 처리를 통해 생산성을 높이세요.

Box 파일 검색.: 파일 확장자와 폴더 위치 등 고급 필터 옵션으로 파일과 폴더를 즉시 검색하세요.
업로드 & 다운로드.: 로컬 시스템 또는 콘텐츠에서 파일을 손쉽게 업로드하고, Box에서 직접 파일을 다운로드하세요.
폴더 관리.: 폴더를 쉽고 빠르게 생성, 업데이트, 정리하여 최적의 파일 구조와 접근성을 확보하세요.
콘텐츠 미리보기.: 한 번의 클릭으로 파일 콘텐츠를 읽고 미리 볼 수 있어 빠른 평가와 조치가 가능합니다.

AI 질의 & 데이터 추출

Box AI를 활용해 문서를 질의하고, 구조화된 데이터를 추출하며, 단일 또는 다수 파일·허브의 콘텐츠를 분석하세요. 강력한 자연어 AI 도구로 문서 이해 및 데이터 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

Box AI에게 묻기.: 파일 및 허브에 대해 자연어로 질문하고, Box AI가 제공하는 지능형 답변을 받아보세요.
AI 데이터 추출.: AI 기반 추출 도구로 파일에서 주요 데이터 및 필드를 구조화·비구조화 형식 모두에서 추출하세요.
집계 분석.: 여러 파일을 분석하고 다중 파일 AI 질의로 인사이트를 집계할 수 있습니다.

고급 메타데이터 & 문서 생성

메타데이터 관리와 문서 생성을 대규모로 자동화하세요. 메타데이터 템플릿과 인스턴스를 생성, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. Box Doc Gen을 이용해 대량으로 문서를 생성하여 워크플로우와 컴플라이언스를 효율화하세요.

메타데이터 자동화.: 메타데이터 템플릿과 인스턴스를 생성·관리하여 Box 콘텐츠를 분류, 풍부화, 검색하세요.
대량 문서 생성.: 템플릿과 입력 데이터를 사용해 대규모로 문서를 생성하여 효율적인 콘텐츠 제작과 컴플라이언스를 실현하세요.
템플릿 기반 추출.: 사전 정의된 템플릿을 사용해 신뢰성 높은 비즈니스 프로세스를 위한 구조화된 데이터를 추출하세요.

MCP 통합

사용 가능한 Box MCP 통합 도구

다음 도구들은 Box MCP 통합의 일부로 제공됩니다:

box_who_am_i: 현재 사용자 정보 확인 및 Box 계정 연결 상태를 점검합니다.
box_authorize_app_tool: Box 애플리케이션 인증 프로세스를 시작하고 인증 상태를 확인합니다.
box_search_tool: 유연한 질의, 필터, 폴더 범위 옵션으로 Box에서 파일을 검색합니다.
box_read_tool: 파일 ID를 제공하여 Box 파일의 텍스트 콘텐츠를 읽어옵니다.
box_search_folder_by_name: Box 폴더를 이름으로 찾아 폴더 ID를 반환합니다.
box_search_folder_by_name_tool: Box에서 폴더 이름으로 검색하여 일치하는 이름 및 ID를 반환합니다.
box_ask_ai_tool: 특정 파일에 대해 Box AI에 질문하고 AI가 생성한 답변을 받습니다.
box_hubs_ask_ai_tool: 허브 ID와 맞춤 프롬프트를 사용해 Box AI에 질의합니다.
box_ai_extract_data: Box AI를 사용해 파일에서 특정 데이터 필드를 추출하고 결과를 JSON으로 반환합니다.
box_list_folder_content_by_folder_id: 폴더 ID로 Box 폴더의 콘텐츠를 나열하며, 재귀 옵션도 지원합니다.
box_manage_folder_tool: Box에서 폴더 생성, 업데이트, 삭제를 지원하며 폴더 계층 구조 및 세부 정보도 관리합니다.
box_ai_ask_file_single_tool: 단일 파일에 대해 Box AI에 질의하며, 특정 AI 에이전트 지정도 가능합니다.
box_ai_ask_file_multi_tool: 여러 파일을 동시에 Box AI에 질의하여 통합된 인사이트를 받습니다.
box_ai_ask_hub_tool: 허브에 대해 Box AI에 질문하며, 맞춤 프롬프트 및 AI 에이전트 지원.
box_ai_extract_freeform_tool: Box AI에 자유 형식 프롬프트로 파일에서 데이터를 추출하여 유연한 결과를 얻습니다.
box_ai_extract_structured_using_fields_tool: 지정된 필드를 활용해 AI로부터 구조화된 데이터를 파일에서 추출합니다.
box_ai_extract_structured_using_template_tool: 지정된 템플릿을 사용해 AI로부터 구조화된 데이터를 파일에서 추출합니다.
box_ai_extract_structured_enhanced_using_fields_tool: 지정된 필드와 AI로 파일에서 향상된 구조화 데이터를 추출합니다.
box_ai_extract_structured_enhanced_using_template_tool: AI와 템플릿을 활용해 향상된 구조화 데이터를 파일에서 추출합니다.
box_upload_file_from_path_tool: 로컬 파일 시스템 경로에서 Box로 파일을 업로드하고 폴더를 지정합니다.
box_upload_file_from_content_tool: 텍스트 또는 바이너리 데이터, base64 인코딩을 지원하여 콘텐츠를 Box에 새 파일로 업로드합니다.
box_download_file_tool: Box에서 파일을 다운로드하며, 로컬 저장 또는 콘텐츠 반환 옵션이 있습니다.
box_metadata_template_create_tool: Box의 파일 및 폴더에 사용할 새로운 메타데이터 템플릿을 생성합니다.
box_metadata_template_get_by_key_tool: 고유 키로 메타데이터 템플릿을 조회합니다.
box_metadata_template_get_by_name_tool: 표시 이름으로 메타데이터 템플릿을 조회합니다.
box_metadata_set_instance_on_file_tool: 지정된 템플릿과 메타데이터 값으로 파일에 메타데이터 인스턴스를 설정합니다.
box_metadata_get_instance_on_file_tool: 지정된 템플릿에 대해 파일에 할당된 메타데이터 인스턴스를 가져옵니다.
box_metadata_update_instance_on_file_tool: 파일의 메타데이터 인스턴스를 업데이트하며, 미포함 데이터 제거도 선택할 수 있습니다.
box_metadata_delete_instance_on_file_tool: 템플릿 키를 기준으로 파일에서 메타데이터 인스턴스를 삭제합니다.
box_docgen_create_batch_tool: Box Doc Gen 템플릿과 로컬 입력 데이터를 사용해 대량의 문서를 생성합니다.
box_docgen_get_job_tool: ID로 특정 Box Doc Gen 작업 정보를 조회합니다.
box_docgen_list_jobs_tool: 현재 사용자와 연관된 모든 Box Doc Gen 작업을 페이지네이션과 함께 나열합니다.
box_docgen_list_jobs_by_batch_tool: 특정 배치에 속한 Box Doc Gen 작업을 필터와 함께 나열합니다.
box_docgen_template_create_tool: Box Doc Gen 문서 생성 워크플로우를 위한 새로운 템플릿을 생성합니다.

AI 기반 도구로 고급 Box 자동화를 경험하세요

Box와의 원활한 통합을 경험하세요: AI 기반 워크플로우로 검색, 관리, 데이터 추출, 문서 생성을 모두 해결할 수 있습니다. 생산성을 높이고 Box 파일 및 폴더 관리 방식을 혁신하세요—지금 Box MCP 서버의 실제 적용을 확인해보세요.

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MCP 서버란?

MCP Servers는 Model Context Protocol(MCP) 서버의 가장 큰 컬렉션을 제공하는 플랫폼으로, AI 에이전트와 다양한 온라인 콘텐츠 및 데이터 소스 간의 원활한 통합과 상호작용을 가능하게 합니다. 이 플랫폼은 공개 MCP 서버의 엄선된 디렉토리를 제공하며, AI 애플리케이션이 기능을 확장하고, 정보를 검색하며, 워크플로우를 자동화하고, 특화 도구와 연결할 수 있도록 지원합니다. MCP Servers는 이러한 서버들의 탐색, 연결, 사용을 간소화하여 개발자와 기업이 AI와 자동화의 힘을 제품과 서비스에 쉽게 적용할 수 있도록 합니다. 또한 Claude, Copilot Studio와 같은 인기 AI 도구와의 통합을 강조하여 강력하고 상황 인식이 가능한 상호작용을 촉진합니다.

기능

MCP 서버로 할 수 있는 일

MCP Servers는 사용자와 개발자가 다양한 MCP 서버를 탐색하고, 연결하며, 활용할 수 있도록 하여 AI 에이전트와 디지털 워크플로우를 강화합니다. 플랫폼을 통해 기능별로 서버를 검색하고, 타사 AI 도구와 통합하며, 애플리케이션을 새로운 데이터 소스와 자동화 엔드포인트에 연결할 수 있습니다.

서버 탐색: 특정 작업 또는 데이터 요구에 맞춘 대규모 공개 MCP 서버 카탈로그를 손쉽게 탐색하고 검색하세요.
AI 통합: Claude, Copilot Studio, Cursor 등 AI 에이전트를 MCP 프로토콜로 새로운 데이터 소스와 서비스에 연결하세요.
워크플로우 자동화: 여러 MCP 서버를 하나의 워크플로우에 연결하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하세요.
맞춤 서버 제출: 자신의 서버를 디렉토리에 추가하여 전 세계 AI 에이전트가 접근할 수 있게 하세요.
실시간 상호작용: 최신 서버 데이터와 기능을 활용해 실시간, 상황 인식 AI 상호작용을 가능하게 합니다.

AI 에이전트가 MCP 서버로 얻는 이점

AI 에이전트는 MCP Servers와 통합하여 뛰어난 유연성과 확장된 기능을 얻을 수 있습니다. 다양한 전문 데이터 소스에 접근하고, 자동화 엔드포인트를 트리거하며, 상황 인식 능력을 향상해 더욱 풍부하고 강력한 사용자 경험을 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 연구 수행, 반복 업무 자동화, 다양한 플랫폼과 사용 사례에서 맥락에 맞는 응답 제공 등, 개방적이고 확장 가능한 MCP 생태계를 활용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.