mcp-miro 是一款 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与 MIRO 白板应用，实现强大的白板交互能力。它允许 AI 模型读取 MIRO 白板的内容，包括白板、框架和其中的元素，并能创建便利贴和形状等元素，甚至支持批量创建操作。开发者可以通过简单的指令，让 AI 模型在 MIRO 白板上进行内容组织、头脑风暴等任务。

mcp-miro 通过标准输入/输出流与 AI 模型进行无缝交互，开发者只需配置好 MIRO 的 OAuth 密钥，即可轻松集成。它极大地扩展了 AI 模型在可视化协作领域的应用，简化了开发者在 MIRO 白板上进行自动化操作的流程。无论是自动整理白板内容，还是根据 AI 的分析结果动态生成新的元素，mcp-miro 都能提供强大的支持。通过 Smithery 或 mcp-get 等工具，开发者可以快速安装和部署 mcp-miro，并利用 MCP Inspector 进行调试。

白板内容读取与分析

mcp-miro 允许 AI 模型读取和分析 MIRO 白板的内容，包括白板上的各种元素，如便签、形状、框架等。通过获取白板的结构化数据，AI 模型可以理解白板上的信息组织方式、内容之间的关系以及整体布局。这使得 AI 模型能够基于白板内容进行更深入的分析和推理，例如识别关键主题、提取重要信息、评估项目进展等。该功能通过 MIRO 提供的 API 实现，并将其转化为 MCP 兼容的格式，方便 AI 模型进行处理。

一个典型的使用场景是，AI 模型可以分析一个项目团队在 MIRO 白板上创建的头脑风暴图，自动识别出最具潜力的创意，并生成相应的行动计划。技术实现上，mcp-miro 使用 MIRO API 获取白板数据，然后将数据转换为 JSON 格式，并通过标准输出流传递给 AI 模型。

便签和形状的创建与编辑

mcp-miro 允许 AI 模型在 MIRO 白板上创建和编辑便签和形状等元素。AI 模型可以根据用户的指令或自身的分析结果，自动生成新的便签，并将其放置在白板的特定位置。此外，AI 模型还可以修改现有便签的内容、颜色、大小等属性，以及创建各种形状，如矩形、圆形、箭头等，用于可视化数据或流程。该功能使得 AI 模型能够直接与 MIRO 白板进行交互，实现自动化内容生成和编辑。

例如，用户可以通过自然语言指令，让 AI 模型在 MIRO 白板上创建一个新的便签，内容为“下周会议议程”，并将其放置在白板的右上角。技术实现上，mcp-miro 接收来自 AI 模型的指令，将其转换为 MIRO API 的调用，并将执行结果返回给 AI 模型。

批量操作支持

mcp-miro 支持对 MIRO 白板上的元素进行批量操作，例如批量创建、删除、移动或修改多个便签或形状。这对于需要处理大量数据的场景非常有用，可以显著提高效率。AI 模型可以根据用户的指令或自身的分析结果，一次性对多个元素进行操作，而无需逐个处理。该功能使得 AI 模型能够更高效地管理和维护 MIRO 白板上的内容。

一个典型的使用场景是，AI 模型可以根据用户提供的 CSV 文件，批量在 MIRO 白板上创建多个便签，每个便签的内容对应 CSV 文件中的一行数据。技术实现上，mcp-miro 将 CSV 文件解析为 JSON 格式，然后循环调用 MIRO API，批量创建便签。

集成优势

mcp-miro 通过 MCP 协议与 AI 模型进行通信，实现了与各种 AI 客户端的无缝集成。开发者可以使用 Smithery 或 mcp-get 等工具快速安装和配置 mcp-miro，并将其与 Claude Desktop 等 AI 客户端连接。这种集成方式简化了 AI 模型与 MIRO 白板之间的交互流程，降低了开发难度。此外，mcp-miro 还支持通过环境变量或命令行参数传递 OAuth 密钥，保证了安全性。通过 MCP Inspector，开发者可以方便地调试和监控 mcp-miro 的运行状态。