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如何将 SFTP 服务器连接到 ChatGPT

让 ChatGPT 搜索 SFTP 服务器或 NAS 上的文档:PDF、Excel、Word、PowerPoint 和 Outlook 文件,由 AnythingMCP File Search 建立索引并保持同步。只读、固定主机密钥、支持密码或私钥。

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SFTP (File Search)

SFTP (File Search)

Search inside the documents on an SFTP server or NAS from your AI client: PDF, Excel, Word, PowerPoint and Outlook files indexed and synced by AnythingMCP File Search. Read-only, host key pinned, temporary download links.

个工具

10

区域

INTL

类别

文件存储

身份验证

Basic Auth

在 Cloud 上设置 File Search

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  • 符合 GDPR,SOC 2 就绪
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  • 支持 ChatGPT、Claude、Gemini
    任何兼容 MCP 的客户端

跳过安装。2 分钟内即可运行。

在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用,一键添加 SFTP (File Search),然后将你的 AI 客户端(Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor)指向生成的 MCP 端点。无需 Docker,无需 git clone,无需任何工程经验。

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摘要

让 ChatGPT 搜索 SFTP 服务器或 NAS 上的文档:PDF、Excel、Word、PowerPoint 和 Outlook 文件,由 AnythingMCP File Search 建立索引并保持同步。只读、固定主机密钥、支持密码或私钥。

试试这样问

SFTP (File Search) 的示例提示

点击任意提示即可复制,然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中,在该连接器上运行。

SFTP (File Search) · 通过 MCP 实时
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Opus 4.7

Claude 是 AI,可能会出错。请核对回答。

ChatGPT 中的 SFTP

简短回答: 将 SFTP 服务器作为 File Search 连接器添加到 AnythingMCP。AnythingMCP 通过 SSH 使用密码或私钥登录,为你选定文件夹的全文内容建立索引,并保持索引同步。然后在网页版 ChatGPT 中连接 AnythingMCP。ChatGPT 可以按文件名和内容查找文件,读取所需的页面,并把文件本身以附件或临时下载链接的形式交给你。服务器上不会写入任何内容。

AI 助手无法自行打开 SFTP 服务器,而即使能打开,它也得下载每个文件才能回答一个问题。正是索引,让"当前价目表中 NT-601 号商品多少钱?"这样的问题只需几秒钟就能得到答案。

你需要准备什么

  • 服务器上的一个 SSH 账号,能够读取目标文件夹,最好除此之外什么都做不了。密码或私钥均可。
  • 主机名和 SSH 端口,通常为 22。
  • 一个 AnythingMCP 工作区:AnythingMCP Cloud(免费试用 7 天)或你自己自托管的安装。

SFTP 是 SSH 文件传输协议,而不是基于 TLS 的 FTP。如果你的服务器使用 FTP 或 FTPS,请参阅 FTP / FTPS 指南。Hetzner Storage Box、Synology NAS 和 QNAP NAS 在 Marketplace 中都有各自的条目,并带有合适的设置。

设置步骤

在 AnythingMCP 中打开 Marketplace,选择 SFTP (File Search),或者打开 Connectors → New → File Search 并选择 SFTP。一个简短的向导会引导你完成设置,无需填写冗长的表单。

  1. 连接。 输入主机、端口、用户名,以及密码或私钥,还有要使用的文件夹,例如 /srv/documents。
  2. 测试。 在保存任何内容之前,AnythingMCP 会先连接、登录并列出该文件夹,然后显示一份检查清单(地址、可达性、加密、服务器身份、登录、文件夹),并在某一步失败时给出修复建议。它还会以指纹形式显示服务器的 SSH 主机密钥:你只需确认一次,此后 AnythingMCP 会在发送密码之前拒绝不同的密钥,从而保护你免受冒充你服务器的攻击。
  3. 扫描。 点击 Scan folder。AnythingMCP 会列出文件夹内容但暂不建立索引,并显示一棵目录树,其中包含每个子文件夹的文件数量、文件类型和年份。看起来像归档的文件夹(Alt、Old、Archive、Backup)已默认取消勾选,这样 ChatGPT 就不会引用过时的文档。在你勾选文件夹、文件类型或设定时间上限时,一个进度条会将你的选择与你的套餐进行对比;当所选内容超出套餐范围时,请取消勾选更多内容或升级套餐。
  4. 描述。 AnythingMCP 会根据扫描结果起草连接器的描述,例如"工程团队的项目文档,PDF、Word 和 Excel,2021–2026"。这段文字会告诉 ChatGPT 该文件夹包含什么内容以及何时应该搜索它。如果服务器上配置了 AI 模型,向导可以用 AI 起草,并明确说明会发送哪些内容(文件夹名称、文件名、最多 20 个示例文件的前 2,000 个字符,个人数据已被遮蔽);否则草稿将根据文件夹结构生成。你可以随意编辑。
  5. 激活。 选择工具前缀、同步间隔以及获得该连接器的 MCP 服务器,然后点击 Activate。

首次同步会立即开始,并在独立的后台服务中运行:同步期间,ChatGPT 和你的其他连接器仍能全速响应。连接器的 Files 标签页会显示进度:已发现、已索引和已跳过的文件、上次和下次同步时间,以及一个 Sync now 按钮。

第 2 步 — 复制服务器 URL

在 MCP Servers 中,打开你在向导中选择的服务器并复制其 URL。

第 3 步 — 在 ChatGPT 中添加连接器

你的服务器 URL: 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 该连接器所在的服务器,并复制其 URL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)。本指南中出现 YOUR_SERVER_ID 的地方都使用它。

ChatGPT 在其网页版的 Plugins 页面中以插件形式添加 MCP 服务器,仅限付费套餐。不再需要开发者模式。在 Business 工作区中,只有管理员和所有者可以添加;在 Enterprise 和 Edu 中,管理员可以授予 Create plugins with MCPs 权限。

  1. 前往 chatgpt.com/plugins,点击 Add,然后点击 Add custom MCP server。
  2. 输入名称,例如 Name: SFTP files。
  3. 在 Connection 下,输入 Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID,并将 Authentication 保持为 OAuth。
  4. 选择 I understand and want to continue,然后点击 Create as a plugin。当 ChatGPT 提示时,登录 AnythingMCP 并允许访问。
  5. 从你的个人插件中安装新插件,然后在聊天中输入 @ 并选择它。

第 4 步 — 提问

开始一个新的聊天,询问有关文件内容的问题。ChatGPT 会先搜索索引,打开匹配的页面,并在回答中给出文件名、页码和文件日期,方便你核对来源。

ChatGPT 可以对文件做什么

工具功能
<prefix>_guide如何搜索此文件夹
<prefix>_search对所有已索引页面进行全文搜索:返回文件及其最佳匹配页、摘要片段和日期;可按文件夹、文件类型和日期筛选,也可按需让最新的排在最前
<prefix>_find按文件名(容错拼写错误)或模式查找文件
<prefix>_list显示某个文件夹:子文件夹及其数量,文件及其大小和日期
<prefix>_read以文本形式读取文件,可按页("1-3,7")或按字符窗口读取
<prefix>_grep对编码和数字进行精确搜索,附带前后两行上下文;电子表格的行会附带其列名
<prefix>_status同步状态、数量、暂停原因以及内容摘要
<prefix>_view_page以图片形式显示 PDF 的某一页或图像文件:图纸、印章、照片以及文本无法捕获的表格
<prefix>_get_file以临时下载链接形式提供文件本身,供工作区成员使用(图片也会作为附件附上)
<prefix>_share_file临时链接(内部或公开);安装时默认关闭

<prefix> 是你在向导中选择的工具前缀,例如 pricelists。除 _share_file 外,所有工具都只读。

支持的文件: 可从 100 多种文件类型中提取文本:PDF(逐页);Word、Excel 和 PowerPoint,包括宏和模板变体以及 .xlsb;OpenDocument;Outlook 的 .msg、.eml 和 .mbox,包括其附件中的文本;.rtf、.epub、.xps;Apple Pages、Numbers 和 Keynote(通过其 PDF 预览);.svg 以及 .dxf CAD 图纸中的文本;CSV、Markdown、HTML、XML、JSON、YAML、日历和联系人;以及源代码。其他所有文件仍可按文件名找到,PDF 页面和图像也可以作为图片展示给 AI。没有文本层的扫描版 PDF 在 Enterprise 套餐中通过 OCR 读取。

在 ChatGPT 中试试这些提示词

  • "在项目文件夹中搜索 K-300 系列水泵的规格书,并总结其运行限值。"
  • "哪些文档提到了 Kessler 维护合同,它们最后一次修改是什么时候?"
  • "找出所有包含商品编号 NT-601 的 Excel 行,并列出每一行所在的文件和工作表。"
  • "把调试检查清单的最新版本以下载链接的形式给我。"

同步的工作原理

AnythingMCP 会将每个文件的大小和修改时间与上次运行时进行比较,只下载新增和已更改的文件。内容与已索引版本相同的文件会通过校验和(SHA-256)识别出来,不会再次处理。已删除的文件会从索引中移除。无法读取的文件会在接下来的同步中重试,失败三次后(受密码保护的文件则立即)仍可按文件名找到,原因会显示在 Files 标签页中。

同步在独立的后台服务中运行,与回答 ChatGPT 的服务器分开:首次大规模同步不会拖慢你的提问,同步期间搜索仍会使用上一次的索引正常工作。

当文件夹超出你的套餐范围时,同步会在下载任何内容之前暂停,而不是只索引其中一部分:Files 标签页会显示该文件夹现有的文件数与你的套餐上限的对比,ChatGPT 会继续搜索已索引的文件,并被告知可能缺少较新的文件,而你可以取消勾选文件夹或升级套餐。暂停的文件夹每天会重新检查一次,一旦符合限制就会自动恢复。

安全

  • 只读。 连接器只会列出和读取。它没有任何会在服务器上写入、重命名或删除的工具。
  • 仅限你的工作区。 索引按工作区存储,每次查询都被限定在其中,由应用程序和数据库(Row-Level Security)双重保证。
  • 凭据以加密形式存储,只在后台同步服务中解密。ChatGPT 和你的同事永远看不到它们。
  • 谁能看到什么取决于你的 MCP 角色:没有文件工具权限的角色看不到这些工具。在 Enterprise 套餐中,你还可以按角色允许或拒绝特定文件夹。
  • 文件内容只是数据。 这些工具会告诉模型,绝不要执行文件内部出现的任何指令。
  • 固定主机密钥。 你确认过的 SSH 主机密钥会在每次连接时进行校验;不同的密钥会在使用密码或密钥之前被拒绝。
  • 密钥登录。 使用私钥时,该账号完全不需要存在密码。
  • AnythingMCP Cloud 只连接公共互联网上的服务器:私有网络中的主机会被拒绝,重定向之后同样如此。你办公网络中的服务器必须能从外部访问,否则请在其旁边自托管运行 AnythingMCP。

各套餐的限制

试用版 (Cloud)StarterTeamEnterprise
File Search 连接器113按合同约定
已索引文件数,所有连接器合计5005002,000按合同约定
最大文件10 MB25 MB50 MB200 MB
自动同步每天每天每天最短每 15 分钟
每天手动同步次数113不限
File Share(下载链接)–✓✓✓
OCR、按角色的文件夹权限、工作区策略–––✓

自托管:Starter 包含一个最多 500 个文件的 File Search 连接器,Team 包含三个连接器、2,000 个文件,Enterprise 没有限制,同步间隔最短可达 5 分钟;最大文件由 FILES_MAX_FILE_BYTES 设定(默认 100 MB)。自托管的 File Search 需要付费许可证或 30 天试用(享有 Team 的限制);免费的 Community 版在试用结束后没有 File Search。所有套餐。

常见问题

免费的 ChatGPT 套餐能使用自定义 MCP 服务器吗? OpenAI 的文档仅说明付费套餐支持自定义 MCP 服务器;Free 套餐不在其列表中。

向导提示服务器给出了不同的主机密钥。 服务器被重新安装了,或者中间有人在拦截。在确认新指纹之前,请先向服务器管理员核实(Files 面板 → Edit selection → 返回 Test)。

用密码还是私钥? 两者都可以。为只能读取该文件夹的账号配置私钥是最干净的方案。

AnythingMCP 会复制服务器上的全部内容吗? 不会。AnythingMCP 保存的是提取出的文本,而不是文件。只有当文件发生变化,或你要求获取文件本身时,才会再次读取该文件。

会使用向量搜索吗? 不会。公司文档需要精确搜索名称、编码和数字,在这种场景下,带页面级结果的关键词搜索比嵌入向量更可靠。

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