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makenotion/notion-mcp-server

Notion 官方 MCP 伺服器,實現模型上下文協定以連接 AI 助手與 Notion API

MITTypeScript 2.1kmakenotion Last Updated: 2025-06-05
https://github.com/makenotion/notion-mcp-server

Notion MCP Server 項目詳細介紹

📋 項目概述

Notion MCP Server 是由 Notion 官方維護的開源模型上下文協議(Model Context Protocol, MCP)伺服器實現。該項目作為生產就緒的伺服器,為 AI 助手提供了與 Notion API 交互的完整工具集,使 AI 能夠通過自然語言對話來讀取、創建和修改 Notion 內容。

模型上下文協議是一個開放標準,使開發者能夠在數據源和 AI 驅動工具之間建立安全的雙向連接。MCP 就像 AI 應用的 USB-C 端口,提供了連接 AI 模型與各種外圍設備和配套服務的標準化方式。

🚀 核心功能與特性

主要功能

  • 📖 內容讀取:從 Notion 工作區讀取頁面和數據庫內容
  • ✏️ 內容創建:創建新的頁面、數據庫記錄和內容塊
  • 🔄 內容修改:更新現有的 Notion 內容和結構
  • 🔍 智能搜索:在 Notion 工作區中搜索特定內容
  • 🤖 自然語言交互:通過 AI 助手以對話方式操作 Notion

技術特性

  • 🔒 安全集成:支持只讀集成令牌配置,可從"配置"選項卡中僅授予"讀取內容"訪問權限
  • 📝 標準化協議:提供與 Notion API 交互的標準化接口,兼容 Claude Desktop 和其他 MCP 客戶端
  • ⚡ 高效處理:採用 Markdown 轉換來減少與 LLM 通信時的上下文大小,優化令牌使用並提高交互效率
  • 🔌 即插即用:易於配置和部署的伺服器實現

🏗️ 架構設計

MCP 架構模式

具有模型上下文協議的 AI 應用程式的通用架構包含主機、MCP 客戶端等核心組件,實現了數據源與 AI 模型之間的標準化連接。

集成方式

  1. Claude Desktop 集成:MCP 在 Claude Desktop 中目前為測試版功能,提供 LLM 應用與外部數據源和工具之間的無縫集成
  2. 配置文件管理:通過調整 claude_desktop_config.json 文件進行配置

🔧 安裝與配置

前置要求

  • Node.js 運行環境
  • Notion 工作區訪問權限
  • Notion API 集成令牌

基本配置步驟

  1. 創建 Notion 集成

    • 訪問 Notion 集成管理頁面
    • 創建新的內部集成或使用現有集成
    • 獲取集成令牌
  2. 安全配置建議

    • 對於安全意識較強的用戶,建議進一步配置集成的功能權限
    • 可創建只讀集成令牌以限制操作範圍
    • 確保相關頁面和數據庫具有適當的訪問權限
  3. 客戶端配置

    • 配置 Claude Desktop 或其他 MCP 客戶端
    • 設置伺服器連接參數
    • 驗證連接狀態

💡 使用場景

智能筆記管理

  • 自動化內容創建和組織
  • 智能摘要和信息提取
  • 跨頁面內容關聯和整理

數據庫操作

  • 自動化數據錄入和更新
  • 智能查詢和篩選
  • 報告生成和數據分析

工作流自動化

  • AI 筆記自動化的完整流程設置
  • 內容同步和備份
  • 團隊協作和信息共享

⚠️ 安全考慮

雖然限制了 Notion API 的暴露範圍(例如,無法通過 MCP 刪除數據庫),但將工作區數據暴露給 LLM 仍存在非零風險。建議:

  • 使用最小權限原則配置集成
  • 定期審查和更新訪問權限
  • 監控 API 使用情況和異常活動

🌟 項目優勢

官方支持

  • 由 Notion 官方維護的開源 MCP 伺服器
  • 持續更新和功能增強
  • 社區支持和文檔完善

開放生態

  • 與任何 MCP 客戶端兼容
  • 支持多種 AI 助手平台
  • 可擴展的架構設計

生產就緒

  • 穩定的 API 接口
  • 完善的錯誤處理
  • 性能優化和資源管理

📈 發展前景

隨著 Anthropic 推出 Integrations 功能,允許 Claude 與遠程 MCP 伺服器無縫協作,Notion MCP Server 將在 AI 驅動的知識管理和自動化領域發揮更重要的作用。

📝 總結

Notion MCP Server 作為連接 AI 助手與 Notion 平台的橋樑,代表了未來 AI 與生產力工具集成的发展方向。通過標準化的 MCP 協議,它不僅簡化了集成複雜度,還為用戶提供了安全、高效的 AI 輔助知識管理體驗。無論是個人用戶還是企業團隊,都可以通過這個工具實現更智能的內容管理和工作流自動化。