
خادم MySQL MCP
يقدم خادم MySQL MCP جسرًا آمنًا بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وقواعد بيانات MySQL. يتيح استكشاف قاعدة البيانات بشكل منظم، وتنفيذ الاستعلامات، وتحليل البيانات من خ...
ادمج Lark Bitable مع FlowHunt باستخدام خادم Bitable MCP لاكتشاف الجداول بسهولة، وتحليل المخططات، واستعلام البيانات تلقائيًا داخل تدفقات عملك المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يوفر خادم Bitable MCP وصولاً سلسًا إلى Lark Bitable، وهي منصة جداول بيانات وقواعد بيانات تعاونية، من خلال بروتوكول Model Context (MCP). يمكّن هذا الخادم المساعدين الذكيين وأدوات المطورين من التفاعل مباشرة مع جداول Bitable باستخدام أدوات محددة مسبقًا. مع Bitable MCP، يمكن للمستخدمين أتمتة العمليات على قواعد البيانات مثل سرد الجداول المتاحة، ووصف مخططات الجداول، واستعلام البيانات باستخدام عبارات مشابهة لـ SQL. يعمل هذا الخادم على تبسيط تدفقات العمل المتعلقة باستخراج البيانات وإدارتها ودمجها، مما يسهل بناء مساعدين ذكيين أو خطوط أتمتة تتعامل مع بيانات منظمة في Lark Bitable. كما أن تكامله مع MCP يضمن التوافق مع منصات الذكاء الاصطناعي وبيئات التطوير المختلفة، مما يعزز إنتاجية المطورين والمستخدمين العاملين في التطبيقات المعتمدة على البيانات.
لم يتم ذكر أي قوالب جاهزة في المستودع أو التوثيق.
لا توجد موارد MCP محددة في الوثائق أو الشيفرة المتاحة.
name
(سلسلة نصية) ويعيد قائمة الأعمدة في الجدول مشفرة بصيغة JSON.sql
(سلسلة نصية) ويعيد نتائج الاستعلام مشفرة بصيغة JSON.لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Windsurf. تم الإشارة إلى “قريبًا” في التوثيق.
تأكد من تثبيت uvx
لديك.
احصل على رموز PERSONAL_BASE_TOKEN
و APP_TOKEN
من Lark Bitable.
أضف ما يلي إلى إعدادات Claude:
"mcpServers": {
"bitable-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["bitable-mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
}
بدلاً من ذلك، ثبّت عبر pip وحدث الإعدادات:
pip install bitable-mcp
"mcpServers": {
"bitable-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "bitable_mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
}
احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude.
تأمين مفاتيح API:
خزن المفاتيح الحساسة باستخدام env
في إعدادات JSON الخاصة بك:
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cursor. تم الإشارة إلى “قريبًا” في التوثيق.
لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cline.
بالنسبة لـ Zed، أضف إلى ملف settings.json
الخاص بك:
باستخدام uvx:
"context_servers": [
"bitable-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["bitable-mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
],
باستخدام pip:
"context_servers": {
"bitable-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "bitable_mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
},
استخدام MCP في FlowHunt
لبدء دمج خوادم MCP في تدفق عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP باستخدام هذا التنسيق بصيغة JSON:
{
"bitable-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وميزاته. تذكر تغيير "bitable-mcp"
إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط برابط خادم MCP الخاص بك.
القسم | الإتاحة | التفاصيل/ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | |
قائمة القوالب الجاهزة | ⛔ | لا يوجد ذكر لها |
قائمة الموارد | ⛔ | لا يوجد ذكر لها |
قائمة الأدوات | ✅ | list_table, describe_table, read_query |
تأمين مفاتيح API | ✅ | يستخدم env في الإعداد |
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | غير مذكور |
خادم Bitable MCP مباشر ويركز على الأساسيات، حيث يوفر الأدوات الضرورية للتفاعل مع قواعد البيانات (العرض، المخطط، الاستعلام). لا توجد أدلة على وجود قوالب جاهزة أو موارد MCP محددة، كما أن الإعداد موثّق بالكامل فقط لـ Claude وZed. المستودع مفتوح لكنه أساسي، ولا توجد علامات واضحة لميزات MCP متقدمة مثل الجذور أو دعم العينات.
تقييم جدول MCP: 5/10.
يغطي الأساسيات بشكل جيد وقابل للاستخدام، لكنه يفتقر إلى العمق في التوثيق والموارد والقوالب والميزات المتقدمة لـ MCP.
هل يحتوي على رخصة | ⛔ |
---|---|
يحتوي على أداة واحدة على الأقل | ✅ |
عدد الفروع | 3 |
عدد النجوم | 2 |
يتيح خادم Bitable MCP الوصول المباشر إلى إمكانيات جداول البيانات التعاونية وقواعد البيانات في Lark Bitable عبر بروتوكول Model Context، مما يسمح للمساعدين الذكيين وأدوات المطورين بسرد الجداول، واستكشاف المخططات، واستعلام البيانات تلقائيًا.
يدعم الخادم ثلاث أدوات رئيسية: list_table (لعرض جميع الجداول في مساحة العمل)، describe_table (لوصف مخطط جدول محدد)، و read_query (لتنفيذ استعلامات مشابهة لـ SQL لاستخراج البيانات).
استخدم متغيرات البيئة في الإعدادات (قسم 'env') لتخزين المفاتيح الحساسة مثل PERSONAL_BASE_TOKEN و APP_TOKEN. يساعد ذلك في إبقاء بيانات الاعتماد خارج شفرة المصدر.
تشمل الاستخدامات اكتشاف جداول قواعد البيانات، واستكشاف المخططات، واستخراج البيانات تلقائيًا، وتحليل البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وأتمتة تدفقات العمل باستخدام أدوات مثل Claude و Zed.
أضف مكون MCP إلى سير عمل FlowHunt الخاص بك، ثم قم بإعداد الخادم MCP باستخدام تنسيق JSON المقدم، مع تحديد وسيلة النقل ورابط خادم Bitable MCP الخاص بك. يتيح ذلك لوكيل الذكاء الاصطناعي لديك الوصول إلى جميع أدوات خادم Bitable.
اربط وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك بـ Lark Bitable لاكتشاف قواعد البيانات بكفاءة، واستكشاف المخططات، والاستعلام التلقائي. بادر بتبسيط عملياتك المعتمدة على البيانات مع FlowHunt اليوم.
يقدم خادم MySQL MCP جسرًا آمنًا بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وقواعد بيانات MySQL. يتيح استكشاف قاعدة البيانات بشكل منظم، وتنفيذ الاستعلامات، وتحليل البيانات من خ...
يتيح خادم قاعدة بيانات MCP الوصول الآمن والبرمجي إلى قواعد البيانات الشهيرة مثل SQLite وSQL Server وPostgreSQL وMySQL لمساعدي الذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة. ي...
يوفر خادم py-mcp-mssql MCP جسرًا آمنًا وفعالًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتفاعل برمجيًا مع قواعد بيانات Microsoft SQL Server عبر بروتوكول Model Context Protocol ...