Integrazione Box MCP Server

Integra Box con FlowHunt per sbloccare la gestione documentale potenziata dall’AI: ricerca, analisi e automazione dei workflow utilizzando il Box MCP Server.

Integrazione Box MCP Server

Cosa fa il “Box” MCP Server?

Il Box MCP Server è un progetto basato su Python che consente l’integrazione fluida tra assistenti AI e le API Box. Agendo da ponte, permette ai workflow AI di eseguire una gamma di attività su Box, come la ricerca di file, l’estrazione di testo, l’esecuzione di query AI, la gestione di cartelle e la manipolazione di upload e download di file. Tramite il Model Context Protocol (MCP), il server standardizza il modo in cui gli agenti AI interagiscono con i dati Box, rendendo più semplice per gli sviluppatori automatizzare la gestione documentale, sfruttare l’AI per l’analisi dei contenuti e ottimizzare la collaborazione. Il Box MCP Server consente ai team di interrogare, modificare e analizzare file e cartelle su larga scala, migliorando la produttività e sbloccando nuove possibilità per workflow documentali guidati dall’AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

  • box_who_am_i
    Recupera le informazioni dell’utente corrente e verifica lo stato della connessione.

  • box_authorize_app_tool
    Avvia il processo di autorizzazione dell’applicazione Box.

  • box_search_tool
    Cerca file in Box utilizzando query, estensioni, posizioni e ID di cartelle antenate.

  • box_read_tool
    Legge il contenuto testuale di un file Box tramite ID.

  • box_ask_ai_tool
    Interroga Box AI su un file tramite un prompt.

  • box_ask_ai_tool_multi_file
    Interroga Box AI con molteplici file e un prompt.

  • box_hubs_ask_ai_tool
    Interroga Box AI su un hub utilizzando un ID hub e un prompt.

  • box_search_folder_by_name
    Individua una cartella tramite il suo nome.

  • box_ai_extract_data
    Estrae campi specificati da un file utilizzando l’AI.

  • box_list_folder_content_by_folder_id
    Elenca il contenuto di una cartella tramite ID, opzionalmente in modo ricorsivo.

  • box_manage_folder_tool
    Crea, aggiorna o elimina cartelle in Box.

  • box_upload_file_tool
    Carica file su Box.

Casi d’Uso di questo MCP Server

  • Ricerca e Recupero Documenti
    Gli sviluppatori possono automatizzare la ricerca di file o cartelle in base a parole chiave, estensioni o contenuti, facilitando il reperimento di documenti rilevanti all’interno di grandi repository Box.

  • Analisi dei Contenuti Assistita da AI
    Utilizza Box AI per estrarre dati strutturati, riassumere documenti o rispondere a domande sul contenuto dei file, abilitando processi documentali intelligenti e insight.

  • Gestione di Cartelle e File
    Automatizza la creazione, l’aggiornamento e la cancellazione di cartelle, nonché il caricamento e la lettura di file, semplificando l’organizzazione e la collaborazione sui contenuti.

  • Operazioni Massive e Reporting
    Elenca i contenuti delle cartelle in modo ricorsivo e aggrega informazioni per audit, reportistica o attività di migrazione.

  • Integrazione di Box nei Workflow AI
    Usa Box come risorsa contestuale nei flussi guidati dall’AI, consentendo agli agenti di accedere, analizzare e manipolare dati Box come parte di processi automatizzati più ampi.

Come si configura

Windsurf

  1. Assicurati che i prerequisiti (es. Node.js) siano installati.

  2. Trova il file di configurazione di Windsurf.

  3. Aggiungi il Box MCP Server usando uno snippet JSON nella sezione mcpServers:

    "mcpServers": {
      "box-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
      }
    }
    
  4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

  5. Verifica la configurazione controllando che il server risponda alle richieste.

Protezione delle Chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente per le credenziali sensibili:

"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. Installa Node.js se richiesto.

  2. Apri il file di configurazione di Claude.

  3. Aggiungi il Box MCP Server nella sezione mcpServers:

    "mcpServers": {
      "box-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
      }
    }
    
  4. Salva le modifiche e riavvia Claude.

  5. Conferma che il server MCP sia attivo.

Protezione delle Chiavi API

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

Cursor

  1. Installa i prerequisiti se necessario.

  2. Modifica il file di configurazione di Cursor.

  3. Inserisci l’entry del Box MCP Server:

    "mcpServers": {
      "box-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
      }
    }
    
  4. Salva e riavvia Cursor.

  5. Verifica l’integrazione.

Protezione delle Chiavi API

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

Cline

  1. Assicurati che Node.js e altri prerequisiti siano installati.

  2. Apri il file di configurazione di Cline.

  3. Aggiungi la configurazione del Box MCP Server:

    "mcpServers": {
      "box-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@box/mcp-server-box@latest"]
      }
    }
    
  4. Salva e riavvia Cline.

  5. Testa la connessione al server.

Protezione delle Chiavi API

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server all’interno del workflow FlowHunt, aggiungi innanzitutto il componente MCP al tuo flusso e collegalo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “box-mcp” con il nome effettivo del tuo MCP server e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.


Overview

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
Panoramica
Elenco dei PromptNessuno documentato
Elenco delle RisorseNessuna documentata
Elenco degli Strumenti11+ strumenti documentati
Protezione Chiavi APINegli esempi di setup con variabili d’ambiente
Supporto Sampling (meno importante in valutaz.)Non menzionato

Supporto roots non documentato


In base alle tabelle sopra, questo MCP server è molto forte nella copertura degli strumenti e nella chiarezza della configurazione, ma manca di documentazione per template di prompt o supporto esplicito a risorse/roots/sampling. Nel complesso, si tratta di una integrazione robusta e pratica per i workflow Box, ma potrebbe beneficiare di maggiori funzionalità MCP-specifiche e documentazione più ricca.


MCP Score

Ha una LICENSE⛔ (Nessuna rilevata)
Ha almeno uno strumento
Numero di Fork10
Numero di Stelle34

Domande frequenti

Cos'è il Box MCP Server?

Il Box MCP Server è un bridge basato su Python che collega gli agenti AI a Box, consentendo l’automazione senza interruzioni di ricerca file, analisi dei contenuti, gestione delle cartelle e gestione documentale tramite protocollo MCP standardizzato.

Quali tipi di attività può svolgere FlowHunt su Box con questa integrazione?

FlowHunt può cercare file e cartelle, estrarre testo, interrogare Box AI per insight sui contenuti, gestire cartelle, caricare/scaricare file e automatizzare i workflow documentali utilizzando gli strumenti Box tramite MCP Server.

Come posso proteggere le credenziali API di Box?

Utilizza sempre variabili d'ambiente per memorizzare Box Client ID e Client Secret come mostrato negli esempi di configurazione. Evita di scrivere credenziali sensibili direttamente nei file di configurazione.

Posso usare Box come risorsa contestuale nei flussi AI?

Sì! Una volta configurato, Box può essere utilizzato come sorgente dati nei tuoi flussi AI, permettendo agli agenti di cercare, analizzare e manipolare i dati Box come parte dei workflow automatizzati in FlowHunt.

Ci sono template di prompt o risorse documentate?

Attualmente non sono documentati template di prompt espliciti o risorse MCP per il Box MCP Server. Tutte le funzionalità disponibili sono offerte tramite il suo set di strumenti.

Qual è l’adozione attuale di questo MCP Server nella community?

Il Box MCP Server conta attualmente 10 fork e 34 stelle, riflettendo un interesse crescente nell’integrazione di workflow AI con Box.

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