Python Alfresco MCP Server — 企业内容管理 MCP 服务器 Skill 技能

技能简介

Python Alfresco MCP Server（python-alfresco-mcp-server）是基于 FastMCP 3 框架构建的官方级 MCP 服务器，为 Alfresco 内容服务（Community 和 Enterprise 版本）提供完整的 Model Context Protocol 接口。它将 Alfresco 的内容管理、搜索、版本控制等能力以 15 个 MCP 工具的形式暴露给 AI Agent，让 AI 能够直接操作企业文档库，实现智能化的内容管理与检索。

核心能力

1. 全功能搜索工具集：内置 4 种搜索方式——全文检索、高级搜索（AFTS 查询语言）、元数据属性搜索、CMIS SQL 查询，覆盖企业内容检索各种场景
2. 完整文档生命周期管理：支持文档上传、下载、检出（checkout）、检入（checkin）、取消检出，覆盖日常文档操作全流程
3. 多层认证体系：支持 Basic、Ticket、OAuth2/OIDC 三种 Alfresco 认证方式，并可额外为 MCP 传输层配置 OAuth2 Bearer Token 保护
4. 多传输协议支持：支持 STDIO（默认，最快）、HTTP（SSE）三种传输方式，适配不同 MCP 客户端
5. 版本管理：支持创建主版本/次版本，版本记录含提交注释
6. 文件夹操作：浏览仓库目录结构、新建文件夹、删除节点（可选择移至回收站或永久删除）
7. 节点属性管理：读取和修改文档/文件夹的属性（名称、标题、描述、作者等）
8. 仓库状态资源：提供 MCP Resource 端点，可直接查询 Alfresco 仓库版本、许可证状态、已安装模块等配置信息

安装配置

环境要求

• Python：3.10 或更高版本
• Alfresco：Content Services Community 或 Enterprise（本地或 Docker 部署）

推荐安装方式（UVX，无需手动管理环境）

UVX 是 Rust 编写的现代工具运行器，类似 pipx 但速度更快：

# 首次运行自动安装，后续直接使用
uvx python-alfresco-mcp-server --help

传统 pip 安装

pip install python-alfresco-mcp-server

源代码安装（开发场景）

git clone https://github.com/stevereiner/python-alfresco-mcp-server.git
cd python-alfresco-mcp-server
uv run python-alfresco-mcp-server --help

配置 Alfresco 连接

创建 .env 文件（参考项目中的 sample-dot-env.txt）：

ALFRESCO_URL=http://localhost:8080
ALFRESCO_USERNAME=admin
ALFRESCO_PASSWORD=admin
ALFRESCO_VERIFY_SSL=false

使用步骤

步骤 1：启动 Alfresco 服务（如未运行）

git clone https://github.com/Alfresco/acs-deployment.git
cd acs-deployment/docker-compose
# 编辑 community-compose.yaml 注释掉非必需端口
docker-compose -f community-compose.yaml up

步骤 2：配置 Claude Desktop（以 UVX 为例）

在 Claude Desktop 配置文件 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "python-alfresco-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["python-alfresco-mcp-server", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

步骤 3：重启 Claude Desktop，开始使用

在对话中自然语言使用，例如：

> "在 Alfresco 仓库的 shared 文件夹中上传一个名为 test.txt 的文档，内容为'测试内容'"

步骤 4：使用搜索工具（按需）

# 全文搜索 txt 文档，最多返回 10 条
"在 Alfresco 中搜索包含'报告'的文档，返回最多 10 条"

# 高级搜索：查找 2024 年后创建的文档
"搜索 2024 年 1 月 1 日之后创建的文档，最多 25 条"

# CMIS SQL 查询
"用 CMIS 查询找到所有 txt 类型的文档"

适用场景

1. 企业文档智能管理：AI Agent 直接在 Alfresco 中搜索、分类、整理文档，减少人工操作
2. 合同/合规文档审查：通过元数据搜索快速定位特定属性文档，配合版本历史追溯
3. 内容平台自动化：将文档上传、分发、版本控制流程自动化，集成到企业工作流
4. 多系统集成：作为 MCP 工具被 n8n、LangFlow 等自动化平台调用，桥接 Alfresco 与其他企业系统
5. 知识库建设：批量上传文档并设置元数据，构建结构化知识库

适用人群

• 企业 IT 团队：负责管理 Alfresco 内容服务的技术人员
• 文档管理员：日常需要上传、分类、检索企业文档的运营人员
• AI 应用开发者：需要在企业内容场景中构建 AI Agent 能力的开发者
• 合规/审计人员：需要定期检索和导出特定属性文档的岗位

工作原理

Python Alfresco MCP Server 基于 FastMCP 3 框架构建，封装了 python-alfresco-api 库与 Alfresco REST API 的交互。每个 MCP 工具（如 upload_document、search_content、checkout_document）对应一个 FastMCP 工具函数，接收自然语言参数后调用 Alfresco API 执行操作并返回结构化结果。认证层由 python-alfresco-api 的 ClientFactory 统一处理，支持 Basic/Ticket/OAuth2 三种模式。MCP 服务器支持 STDIO（Claude Desktop 默认）、HTTP（Web 服务）、SSE（实时推送）三种传输方式，STDIO 模式下无需网络暴露，安全性最高。

官方链接

• PyPI 页面：https://pypi.org/project/python-alfresco-mcp-server/
• GitHub：https://github.com/stevereiner/python-alfresco-mcp-server
• 完整文档：https://github.com/stevereiner/python-alfresco-mcp-server#readme