一个连接到您的Egnyte域并提供文档搜索和检索功能的MCP(模型上下文协议)服务器,这些功能可用于像Cursor、Claude或OpenAI这样的AI代理。
该服务器使用Egnyte的公共API和Python SDK来支持对您的Egnyte内容的安全实时访问,同时尊重现有的权限设置,从而实现智能的AI驱动工作流。
模型上下文协议(MCP)是一个帮助AI代理安全查询外部系统以获取实时上下文的框架。 Egnyte MCP Server允许代理执行以下操作:
| 工具名称 | 描述 |
|---|---|
search_for_document_by_name | 使用文件名在您的Egnyte域中搜索文档。 |
git clone https://github.com/egnyte/egnyte-mcp-server.git
cd egnyte-m-mp-server
uv(Python环境及依赖管理器)Mac/Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows (PowerShell):
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
uv pip install egnyte
📄 Egnyte SDK 文档
🔗 Egnyte SDK GitHub
.env 文件在根目录下创建一个包含以下内容的 .env 文件:
DOMAIN=your-egnyte-domain.egnyte.com
ACCESS_TOKEN=your-access-token-here
将 your-egnyte-domain.egnyte.com 替换为您实际的Egnyte域。
将 your-access-token-here 替换为您实际的Egnyte API访问令牌。
这个 .env 文件对于服务器验证并安全地连接到您的Egnyte域是必要的。
uv run server.py --python 3.11
这将在本地启动MCP服务器,并使工具可供MCP兼容客户端使用。
这是一个示例MCP(模型上下文协议)客户端,它通过fastmcp连接到本地运行的MCP服务器。
它使用Python标准IO传输与服务器通信,并按名称调用特定工具。
server.py)。fastmcp库:
uv pip install fastmcp
server.py).env文件python client.py
{
"mcpServers": {
"Egnyte Document Retriever": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/egnyte-mcp-server",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
✅ 将 /path/to/egnyte-mcp-server 替换为您实际的目录路径。


要将Egnyte的MCP服务器连接到Claude桌面:
{
"mcpServers": {
"egnyte": {
"command": "python3",
"args": ["server.py"],
"cwd": "/Users/yourname/path/to/egnyte-mcp-server",
"env": {
"DOMAIN": "your-egnyte-domain.egnyte.com",
"ACCESS_TOKEN": "your-access-token"
}
}
}
}
✅ 将 /Users/yourname/path/to/egnyte-mcp-server 替换为您实际的目录路径。
search_for_document_by_name,并能够使用文件名调用它。

如果您发现任何问题,请报告给api-support@egnyte.com或pint@egnyte.com
如果您想自己修复某些问题,请分叉此仓库,提交修复和更新测试,然后设置一个带有您修复信息的拉取请求。