关于 Inbox MCP Server
Inbox MCP Server 将 inBox 笔记 API 接入支持 MCP 的客户端,适合通过工具发送笔记并设置标题的用户。其功能集中于创建笔记。
主要功能
- 01向 Inbox API 发送笔记
- 02设置笔记标题
- 03通过 MCP 客户端创建笔记
适用场景
- 01将整理好的内容发送到 Inbox
- 02为待处理信息创建带标题的笔记
MCP 相关
服务器向 MCP 客户端提供 `send_note` 工具,可提交笔记内容和标题。
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。
工具
还没有获取到工具列表
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
来自项目 READMEInbox MCP Server
一个基于MCP(Model Context Protocol)的服务器,用于将笔记发送到Inbox API。
功能
这个MCP服务器提供了一个工具,可以将笔记内容发送到指定的Inbox API端点。
- 接入 inBox 笔记 API
- 支持通过 MCP 客户端创建笔记
- 支持设置笔记标题
安装
安装 via Smithery
要自动为 Claude Desktop 安装 MCP Server 服务器,你可以使用 Smithery:
npx -y @smithery/cli install @sseaan/mcp-server-inbox --client claude
前置要求
- inBox 笔记 API (需要PRO)
- 支持 MCP 协议的客户端(CherryStudio/Cursor等)
依赖
- Python 3.8+
- requests
- mcp[cli]
安装步骤
# 克隆仓库
git clone https://github.com/example/inbox-mcp-server.git
cd inbox-mcp-server
# 安装依赖
pip install -e .
使用方法
环境变量设置
在运行服务器之前,需要设置以下环境变量:
INBOX_TOKEN: 用于访问Inbox API的用户令牌
# Linux/macOS
export INBOX_TOKEN=your_token_here
# Windows (CMD)
set INBOX_TOKEN=your_token_here
# Windows (PowerShell)
$env:INBOX_TOKEN="your_token_here"
运行服务器
# 直接运行
python main.py
# 或使用MCP CLI
mcp run main.py
在Claude Desktop中安装
mcp install main.py
在 MCP 客户端中配置
在Smithery输入INBOX_TOKEN 获得json配置文件如下:
"mcp-server-inbox": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@sseaan/mcp-server-inbox",
"--key",
"*******************************"
]
}
CherryStudio
- 打开 CherryStudio 的 MCP 服务器设置页面
- 点击 "添加服务器"
- 输入服务器名称(例如 "inbox-mcp-server")
- 类型选择 “标准输入/输出(stdio)”
- 命令输入npx
- 输入参数
-y
@smithery/cli@latest
run
@sseaan/mcp-server-inbox
--key
*******************************
- 点击 "保存"
Cursor
- 打开 Cursor 的 MCP 服务配置文件(通常位于
~/.cursor/mcp.json) - 添加 mcp-server-inbox 的配置:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-inbox": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@sseaan/mcp-server-inbox",
"--key",
"*******************************"
]
}
}
}
其他 MCP 客户端
请参考对应 MCP 客户端的配置文档,添加类似的配置信息。
API 说明
发送笔记
工具名称: send_note
参数:
- content: 笔记内容 (最多3000字符)
- title: 笔记标题
许可证
MIT
评论
支持 Markdown
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。