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印象笔记/Evernote 极简数据迁移至 EdgeEver 指引

EdgeEver Team •
#evernote#migration#self-hosted#mcp

如果您是印象笔记（Evernote）的长期用户，迁移历史笔记往往是最令人头疼的环节。

好消息是，EdgeEver 已经针对超大笔记库（数 GB 级别）进行了深度优化，支持内存流式处理与图片本地 WebP 压缩。我们强烈推荐使用 AI 编程助手（如 Antigravity、Claude Code、Cursor 等）自动执行迁移，这比手动处理更安全、更高效，并且能完美保留创建/修改时间与嵌套笔记本目录层级。

步骤 1：配置并安装 EdgeEver MCP 服务

  1. 登录您已部署的 EdgeEver 网页端，点击左下角的 设置（Settings） 图标。
  2. 切换到 API & MCP 授权 卡片，生成 Token 后，点击 复制完整 MCP 配置 按钮。
  3. 将复制得到的 JSON 配置直接发送给您的 AI 编程助手，让它自动在您当前的 AI 客户端中完成 MCP 服务的注册与配置：
你是 AI 编程助手。这是我的 EdgeEver MCP 服务配置 JSON。
请帮我把这个 MCP 服务直接配置到我当前使用的 AI 编辑器/客户端的 MCP 服务器配置文件中：

<在此处粘贴刚才复制的 JSON 配置内容>

步骤 2：使用 AI 助手一键拉取并导入笔记

在 AI 助手配置好 MCP 后，您可以复制以下 Prompt 发送给它，让其全自动拉取印象笔记数据并导入到您的 EdgeEver 实例中：

你是 AI 编程助手。请帮我把本地的印象笔记全量迁移到我当前部署 of EdgeEver 实例中：
1. 检查并使用 `pipx install evernote-backup` 自动安装备份工具。
2. 提示我输入印象笔记的用户名和密码并初始化数据库（国内版印象笔记需指定 china 后端），随后同步数据并导出为 ENEX 文件至 `./evernote-export` 目录。
3. 从 GitHub 下载最新版迁移脚本：`https://raw.githubusercontent.com/msh01/edgeever/main/scripts/import-evernote-enex-via-mcp.mjs` 到本地。
4. 安装脚本所需的本地图片压缩库 `sharp` 和 `fast-xml-parser` 依赖。
5. 使用先前配置的 URL 和 Token 运行该脚本完成迁移（脚本会自动进行 WebP 图片转换）：
   - 全量迁移：`bun import-evernote-enex-via-mcp.mjs --input "./evernote-export" --yes`
   - 指定导入某些笔记本：追加 `--include "笔记本A,笔记本B"` 参数。

请告诉我你需要什么信息（如账号密码），收到后直接自动执行上述步骤。

💡 手动模式备用：如果您不使用 AI 助手，也可以前往 GitHub 仓库 EdgeEver GitHub 下载 scripts/import-evernote-enex-via-mcp.mjs 脚本，并根据其头部注释手动执行。

步骤 3：在网页端验证导入结果

  1. 导入完成后，回到 EdgeEver 网页端并刷新页面。
  2. 检查左侧笔记本树，确认原有的「笔记本组（堆叠）」和无限级嵌套笔记本层级结构是否已完美还原。
  3. 打开几篇包含多张图片的笔记，验证其中的图片是否已成功上传至 Cloudflare R2 并能在主编辑器中清晰显示。
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