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Webex消息集成AI工具平台LLM插件智能办公助手Cisco协作

项目简介

Webex MCP 服务器是一个中间件，它以标准化的 Model Context Protocol (MCP) 格式，将 Cisco Webex 的丰富消息传递和协作能力暴露给大型语言模型（LLM）驱动的AI助手。它将 Webex API 封装成 50 多个可由 AI 调用的工具，让 AI 能够执行发送消息、管理房间、团队和人员、设置 Webhook 等操作，从而实现与 Webex 环境的深度智能互动。

主要功能点

  • 消息管理： AI 可以发送、编辑、删除和检索 Webex 房间内的消息。
  • 房间（空间）管理： AI 能够创建、管理、更新和删除 Webex 空间（房间），并获取房间的详细信息。
  • 团队管理： AI 可以创建、列出、获取详情、更新和删除 Webex 团队。
  • 人员和成员管理： AI 能够列出、获取人员详情、创建（需管理员权限）、更新和删除 Webex 用户，以及管理房间和团队的成员关系。
  • Webhooks 与事件： AI 可以创建、列出、获取详情、更新和删除 Webhook，以接收 Webex 事件通知，并查询历史事件日志。
  • 企业级功能： 支持对企业内容管理（ECM）文件夹的列出、获取详情、创建、更新和取消链接操作，以及房间标签（Room Tabs）的创建、列出、更新和删除，以及附件动作的处理。
  • 多种传输模式： 支持标准输入/输出（STDIO）模式和服务器发送事件（SSE）模式，灵活适应不同的客户端连接需求。
  • 容器化部署： 提供 Docker 支持，方便部署和管理。

安装步骤

  1. 环境准备： 确保您的系统已安装 Node.js 18+ (推荐 20+) 和 Docker (可选，用于容器化部署)。
  2. 获取 Webex API Token：
    • 访问 developer.webex.com。
    • 登录您的 Cisco/Webex 账户。
    • 从页面上找到并复制您的 Bearer Token。
    • 重要提示： 复制 Token 时，请务必移除其前缀 'Bearer '。
  3. 克隆仓库并安装依赖： 
    git clone https://github.com/Kashyap-AI-ML-Solutions/webex-messaging-mcp-server.git
cd webex-messaging-mcp-server
npm install
  4. 配置环境变量：
    • 复制 '.env.example' 文件为 '.env'：'cp .env.example .env'
    • 编辑新创建的 '.env' 文件，将您在第2步获取的 Webex API Token 填入 'WEBEX_PUBLIC_WORKSPACE_API_KEY' 变量。例如：'WEBEX_PUBLIC_WORKSPACE_API_KEY=您的Webex API Token'
    • 您可以根据需要配置其他变量，如 'WEBEX_API_BASE_URL' (默认为 'https://webexapis.com/v1') 或 'WEBEX_USER_EMAIL'。

服务器配置（供 MCP 客户端参考）

MCP 客户端需要知道如何启动和连接到此 MCP 服务器。以下是 MCP 客户端通常需要配置的关键信息点，以 JSON 格式提供（请根据您的 MCP 客户端实际支持的配置方式进行调整）：

{
  "mcpServers": {
    "webex-messaging": {
      // 启动此MCP服务器的命令。通常设置为 'node' 或 'docker'。
      "command": "docker", 
      // 传递给启动命令的参数列表。
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        // 通过 -e 参数将环境变量传递给Docker容器。
        // 请将等号后的值替换为您在安装步骤中准备的真实数据。
        "-e", "WEBEX_PUBLIC_WORKSPACE_API_KEY=您的Webex API Token", 
        "-e", "WEBEX_USER_EMAIL=您的Webex邮箱", 
        "-e", "WEBEX_API_BASE_URL=https://webexapis.com/v1", // 可选，如果与默认值不同则配置
        // 指定要运行的Docker镜像名称。
        "webex-mcp-server" 
      ],
      // 也可以在此处直接定义环境变量。如果在此处定义，上述args中的 -e 参数可以省略。
      // 请将值替换为您自己的真实数据。
      "env": {
        "WEBEX_USER_EMAIL": "[email protected]", 
        "WEBEX_API_BASE_URL": "https://webexapis.com/v1", 
        "WEBEX_PUBLIC_WORKSPACE_API_KEY": "your_token_here" 
      }
    }
  }
}

请注意： 上述配置中的 'your_token_here'、'[email protected]' 等占位符必须替换为您的真实 Webex API Token 和邮箱地址，以便服务器能够正常工作。

基本使用方法

  1. 启动服务器（STDIO模式）： 在项目根目录运行命令行命令：'node mcpServer.js' 此模式下服务器将通过标准输入/输出与 MCP 客户端通信。
  2. 启动服务器（SSE模式）： 在项目根目录运行命令行命令：'node mcpServer.js --sse' 此模式下服务器将在 'http://localhost:3001' (或您在 '.env' 中配置的 'PORT' 端口) 上通过 HTTP 提供 SSE 接口，适用于需要通过网络连接的客户端。
  3. 通过 CLI 查看可用工具： 运行命令行命令：'node index.js tools' 此命令将列出所有已注册的 Webex 工具及其描述和参数，方便您了解 AI 助手可以调用哪些功能。
  4. 集成到 MCP 客户端： 将启动的 Webex MCP 服务器集成到支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Claude Desktop 或自定义应用）。客户端会通过 JSON-RPC 协议向此服务器发送请求，例如请求工具列表 ('ListTools') 或调用特定工具 ('CallTool')。

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AI与计算

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