关于 Egnyte MCP Server
Egnyte MCP Server 连接 Egnyte 域,为 Cursor、Claude 或 OpenAI 等 AI Agent 提供文档搜索与检索。它通过 Egnyte 公共 API 和 Python SDK 访问内容,并遵循现有权限。
主要功能
- 01按文件名搜索文档
- 02从 Egnyte 检索相关文档
- 03遵循现有访问权限
- 04通过 Egnyte API 与 Python SDK 连接
适用场景
- 01在 Egnyte 域中按名称查找文件
- 02让 AI Agent 检索企业文档
- 03在生成式 AI 工作流中使用 Egnyte 内容
MCP 相关
该服务通过 MCP 暴露 Egnyte 文档搜索和检索能力,供兼容的 MCP 客户端调用。当前实现的工具包括 search_for_document_by_name。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Egnyte MCP 服务
一个 MCP(Model Context Protocol) 服务,可连接到你的 Egnyte 域,并提供文档搜索和检索功能,供 Cursor、Claude 或 OpenAI 等 AI Agent 使用。
此服务使用 Egnyte 的公共 API 和 Python SDK,支持安全、实时地访问 Egnyte 内容,在尊重现有权限的同时,实现由 AI 驱动的智能工作流。
📚 简介
Model Context Protocol(MCP)是一个框架,可帮助 AI Agent 安全地查询外部系统,获取实时上下文。
Egnyte MCP 服务允许 Agent:
- 按名称搜索文档
- 从 Egnyte 检索相关文档
- 将企业内容无缝集成到生成式 AI 工作流中
🛠️ 已实现的工具
| 工具名称 | 描述 |
|---|---|
search_for_document_by_name | 使用文件名在你的 Egnyte 域中搜索文档。 |
📋 要求
- Python 3.11+
- Egnyte API 访问令牌 - 在 https://developers.egnyte.com/member/register 注册,为你的 Egnyte 账户获取 API 密钥
- 一个包含文件、可供测试的 Egnyte 域
安装先决条件
🔧 安装
1. 克隆代码库
git clone https://github.com/egnyte/egnyte-mcp-server.git
cd egnyte-mcp-server
2. 安装 uv(Python 环境和依赖管理器)
Mac/Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows(PowerShell):
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
3. 安装 Egnyte SDK
uv pip install egnyte
📄 Egnyte SDK 文档
🔗 Egnyte SDK GitHub
4. 设置环境变量
- 创建
.env文件
在根目录中创建 .env 文件,内容如下:
DOMAIN=your-egnyte-domain.egnyte.com
ACCESS_TOKEN=your-access-token-here
- 填写你的凭据
-
将
your-egnyte-domain.egnyte.com替换为你的实际 Egnyte 域。 -
将
your-access-token-here替换为你的实际 Egnyte API 访问令牌。服务需要此
.env文件进行身份验证,并安全地连接到你的 Egnyte 域。
🚀 运行 MCP 服务
uv run server.py --python 3.11
这将在本地启动 MCP 服务,并让符合 MCP 规范的客户端使用这些工具。
⚡ 设置 MCP 客户端
这是一个示例 MCP(Model Context Protocol)客户端,使用 fastmcp 连接到本地运行的 MCP 服务。
它使用 Python Stdio 传输与服务通信,并按名称调用特定工具。
工作原理
- 通过 Python Stdio 连接到 MCP 服务(
server.py)。 - 列出服务提供的可用工具。
- 使用提供的参数按名称调用特定工具。
- 根据工具执行结果返回响应。
先决条件
- Python 3.11+
- 已安装
fastmcp库:uv pip install fastmcp - MCP server (
server.py) running locally .envfile configured
Usage
- Ensure the MCP server is running first.
- Run the client using the command:
python client.py
Cursor IDE Setup
- Open Cursor → Settings → MCP
- Click "Add new global MCP server"
- Add the following configuration:
{
"mcpServers": {
"Egnyte Document Retriever": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/egnyte-mcp-server",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
✅ 将 /path/to/egnyte-mcp-server 替换为你的实际目录路径。
- 在 MCP 设置中保存并启用该服务。
🖼️ 示例截图
Cursor MCP 服务配置

Cursor MCP 查询实况

Claude Desktop 设置
要将 Egnyte 的 MCP 服务连接到 Claude Desktop:
- 启动 Claude Desktop 并打开 MCP 工具配置
- 前往 Settings → MCP Tools → Add New Server
- 添加以下配置:
{
"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 替换为你的实际目录路径。
- 保存并启动 - Claude 应能检测到该服务,在“Available MCP tools”下列出 search_for_document_by_name,并能够使用文件名调用该工具。
🖼️ 示例截图
Claude MCP 服务配置

Claude MCP 查询实况

📈 路线图
- ✅ 按名称搜索文件
- ✅ 检索相关文档
- 🔜 混合搜索(结构化数据 + 内容)
- 🔜 文档文本提取
#帮助开发
如果您发现任何问题,请发送邮件至 [email protected] 或 [email protected] 报告。
如果您想自行修复,请 fork 此仓库,提交修复并更新测试,然后创建 pull request,并说明您要修复的内容。
🔗 实用链接
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。