تكامل خادم Bitable MCP

تكامل خادم Bitable MCP

ادمج Lark Bitable مع FlowHunt باستخدام خادم Bitable MCP لاكتشاف الجداول بسهولة، وتحليل المخططات، واستعلام البيانات تلقائيًا داخل تدفقات عملك المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ماذا يفعل خادم “Bitable” MCP؟

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.

قائمة القوالب الجاهزة (Prompts)

لم يتم ذكر أي قوالب جاهزة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP محددة في الوثائق أو الشيفرة المتاحة.

قائمة الأدوات

  • list_table
    عرض الجداول للنسخة الحالية من Bitable. يعيد قائمة أسماء الجداول مشفرة بصيغة JSON.
  • describe_table
    وصف جدول بواسطة اسمه. يتطلب متغير name (سلسلة نصية) ويعيد قائمة الأعمدة في الجدول مشفرة بصيغة JSON.
  • read_query
    تنفيذ استعلام SQL لقراءة البيانات من الجداول. يتطلب متغير sql (سلسلة نصية) ويعيد نتائج الاستعلام مشفرة بصيغة JSON.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • اكتشاف جداول قواعد البيانات
    يمكن للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي عرض جميع الجداول في مساحة عمل Bitable بسرعة، مما يسهل التنقل واختيار مصادر البيانات الملائمة.
  • استكشاف المخطط
    من خلال وصف مخططات الجداول، يمكن للمستخدمين فهم بنية الجداول، بما في ذلك الأعمدة وأنواع البيانات، مما يساعد في بناء استعلامات قوية أو تكاملات بيانات.
  • استخراج البيانات التلقائي
    بفضل الاستعلام المشابه لـ SQL، يمكن للمستخدمين استخراج أجزاء محددة من البيانات للتقارير أو لوحات المعلومات أو لإدخالها في تطبيقات أخرى.
  • تحليل البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي
    يمكن للمساعدين الذكيين الاستفادة من هذه الأدوات لأتمتة التحليل، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات، أو تلخيص الرؤى من جداول Bitable.
  • أتمتة تدفقات العمل
    التكامل مع أدوات أو منصات أخرى (مثل Claude أو Zed) لتفعيل تدفقات عمل معتمدة على البيانات مثل المزامنة أو التنظيف أو تجميع السجلات.

كيفية الإعداد

Windsurf

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Windsurf. تم الإشارة إلى “قريبًا” في التوثيق.

Claude

  1. تأكد من تثبيت uvx لديك.

  2. احصل على رموز PERSONAL_BASE_TOKEN و APP_TOKEN من Lark Bitable.

  3. 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"
        }
      }
    }
    
  4. 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"
        }
      }
    }
    
  5. 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"
}

Cursor

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cursor. تم الإشارة إلى “قريبًا” في التوثيق.

Cline

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cline.

Zed

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"
    }
  }
},

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لبدء دمج خوادم MCP في تدفق عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

تدفق MCP في FlowHunt

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.


نظرة عامة

القسمالإتاحةالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامة
قائمة القوالب الجاهزةلا يوجد ذكر لها
قائمة المواردلا يوجد ذكر لها
قائمة الأدواتlist_table, describe_table, read_query
تأمين مفاتيح APIيستخدم env في الإعداد
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم)غير مذكور
  • دعم الجذور: غير مذكور
  • دعم العينات: غير مذكور

رأينا

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.

درجة MCP

هل يحتوي على رخصة
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد الفروع3
عدد النجوم2

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم Bitable MCP؟

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.

ما هي الأدوات المتوفرة في خادم Bitable MCP؟

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).

كيف يمكنني توفير مفاتيح API بأمان؟

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.

ما هي الاستخدامات الرئيسية لهذا الخادم MCP؟

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.

كيف يمكنني دمج Bitable MCP مع FlowHunt؟

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.

عزز تدفقات بياناتك مع Bitable MCP

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.

اعرف المزيد

خادم MySQL MCP
خادم MySQL MCP

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...

5 دقيقة قراءة
MCP MySQL +5
خادم قاعدة بيانات MCP
خادم قاعدة بيانات MCP

خادم قاعدة بيانات MCP

يتيح خادم قاعدة بيانات MCP الوصول الآمن والبرمجي إلى قواعد البيانات الشهيرة مثل SQLite وSQL Server وPostgreSQL وMySQL لمساعدي الذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة. ي...

4 دقيقة قراءة
AI Database +4
خادم py-mcp-mssql MCP
خادم py-mcp-mssql MCP

خادم py-mcp-mssql MCP

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 ...

4 دقيقة قراءة
AI Database +5