خادم Lark(Feishu) MCP

خادم Lark(Feishu) MCP

ادمج سير عمل FlowHunt الذكي مع Lark (Feishu) لأتمتة العمليات في الجداول وزيادة الإنتاجية باستخدام خادم Lark MCP.

ما الذي يقدمه خادم “Lark(Feishu)” MCP؟

خادم Lark(Feishu) MCP هو تنفيذ لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) صُمم لربط المساعدين الذكيين مع Lark (المعروف أيضًا باسم Feishu)، وهي حزمة مكتبية تعاونية شهيرة. يتيح هذا الخادم لسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي التفاعل مع جداول Lark، والرسائل، والمستندات وغيرها. ومن خلال توفير واجهة موحدة، يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بأداء مهام مثل كتابة البيانات في جداول بيانات Lark، مما يجعل من الممكن أتمتة إدخال البيانات، التقارير، أو المهام التعاونية. يعزز التكامل سير عمل التطوير من خلال ربط قدرات الذكاء الاصطناعي بإدارة المستندات في الوقت الفعلي، وتبسيط التفاعل مع منظومة Lark للمهام التي كانت تتطلب تدخلاً يدويًا.

قائمة المطالبات

لم يتم ذكر قوالب مطالبات في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة مذكورة في المستودع.

قائمة الأدوات

  • write_excel
    كتابة البيانات في ورقة ضمن جدول Lark(Feishu) وإرجاع رابط. يتطلب عنوان بريد إلكتروني لمنح الإذن بالوصول.

حالات استخدام خادم MCP هذا

  • إدخال البيانات تلقائيًا:
    يمكن للمطورين إعداد سير عمل يقوم فيه الذكاء الاصطناعي بكتابة البيانات المنظمة تلقائيًا في جداول Lark، مما يقلل من الإدخال اليدوي والأخطاء المحتملة.
  • توليد التقارير التعاونية:
    يمكن استخدام الخادم لتوليد تقارير في جداول Lark، لتكون متاحة فورًا للتعاون والمراجعة الجماعية.
  • دمج Lark مع الوكلاء الذكيين:
    من خلال إتاحة جداول Lark كمصادر قابلة للكتابة، يمكن للمطورين بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يسجلون النتائج، أو يتتبعون المقاييس، أو يديرون جداول المشاريع مباشرة من الكود أو واجهات الدردشة.
  • أتمتة سير العمل:
    يمكن أتمتة العمليات التجارية الروتينية، مثل تحديث جداول الحضور أو قوائم الجرد، عبر الذكاء الاصطناعي باستخدام هذا الخادم.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf.

  2. إنشاء تطبيق Lark(Feishu):
    قم بزيارة منصة Lark المفتوحة وأنشئ تطبيقًا.

  3. تطبيق الصلاحيات:
    امنح التطبيق إذن sheets:spreadsheet:readonly.

  4. تعيين متغيرات البيئة:
    قم بتعيين LARK_APP_ID وLARK_APP_SECRET في بيئتك.

  5. تكوين Windsurf:
    حرر ملف الإعدادات لديك وأضف خادم MCP:

    "mcpServers": {
      "mcpServerLark": {
        "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
        "command": "uvx",
        "args": [
          "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
        ],
        "env": {
          "LARK_APP_ID": "xxx",
          "LARK_APP_SECRET": "xxx"
        }
      }
    }
    
  6. احفظ وأعد التشغيل:
    احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf وتحقق من الاتصال.

Claude

  1. المتطلبات الأساسية: تأكد من أن Claude يدعم تكامل خادم MCP.
  2. أنشئ وخصص تطبيق Lark كما هو موضح أعلاه.
  3. أضف خادم MCP إلى إعدادات Claude:
    أدخل مقتطف JSON في إعدادات MCP الخاصة بـ Claude.
  4. أمّن بيانات الاعتماد باستخدام متغيرات البيئة كما هو موضح أعلاه.
  5. أعد التشغيل وتحقق من التكامل.

Cursor

  1. قم بتثبيت Cursor وأعد إعداد Node.js.
  2. أنشئ تطبيق Lark(Feishu) وعيّن الصلاحيات المطلوبة.
  3. أضف خادم MCP إلى إعدادات Cursor:
    استخدم نفس إعدادات JSON كما هو مذكور أعلاه.
  4. عين متغيرات البيئة لمفاتيح API.
  5. أعد تشغيل Cursor وتحقق من وجود خادم MCP.

Cline

  1. إعداد Cline وNode.js.

  2. سجل وخصص تطبيق Lark(Feishu) مع الصلاحيات اللازمة.

  3. أضف التالي إلى إعدادات Cline:

    "mcpServers": {
      "mcpServerLark": {
        "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
        "command": "uvx",
        "args": [
          "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
        ],
        "env": {
          "LARK_APP_ID": "xxx",
          "LARK_APP_SECRET": "xxx"
        }
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cline.

  5. اختبر الاتصال للتأكد من الإعداد.

تأمين مفاتيح API

استخدم دائمًا متغيرات البيئة لتخزين القيم الحساسة مثل مفاتيح API. مثال:

"env": {
  "LARK_APP_ID": "your_app_id",
  "LARK_APP_SECRET": "your_app_secret"
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

تدفق MCP في FlowHunt

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "lark-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد التكوين، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا الخادم MCP كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “lark-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادم MCP لديك.


نظرة عامة

القسمالتوفرالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامةيوجد وصف عام
قائمة المطالباتلا توجد قوالب مطالبات
قائمة المواردلا توجد موارد محددة
قائمة الأدواتفقط write_excel
تأمين مفاتيح APIعبر متغيرات البيئة في الإعدادات
دعم العيّنة (أقل أهمية بالتقييم)غير مذكور
دعم الجذوردعم العيّنة

استنادًا إلى المحتوى، فإن خادم MCP هذا في مرحلة مبكرة جدًا، ولا يحتوي إلا على أداة واحدة ووثائق محدودة. التعليمات الخاصة بالإعداد واضحة لكنها أساسية. حتى الآن، يحصل الخادم على تقييم منخفض من حيث الاكتمال وقابلية الاستخدام في سير عمل MCP الأوسع.


تقييم MCP

يوجد ترخيص LICENSE
يوجد أداة واحدة على الأقل
عدد الـ Forks1
عدد النجوم1

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم Lark(Feishu) MCP؟

خادم Lark(Feishu) MCP هو تنفيذ لبروتوكول Model Context Protocol يربط بين المساعدات الذكية وحزمة Lark (Feishu) المكتبية. يسمح لسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع جداول Lark، والرسائل، والمستندات، وأتمتة إدخال البيانات، والتقارير، ومهام التعاون عبر FlowHunt.

ما الأدوات التي يوفرها خادم MCP هذا؟

حالياً، يوفر الخادم أداة 'write_excel' التي تتيح للوكلاء الذكيين كتابة البيانات في جدول Lark ومشاركة رابط للنتيجة. يتطلب عنوان بريد إلكتروني لمنح إذن الوصول.

ما هي بعض حالات الاستخدام لخادم Lark(Feishu) MCP؟

يتيح الخادم أتمتة إدخال البيانات، وتوليد التقارير التعاونية، وتكامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع جداول Lark، وأتمتة سير العمل مثل تحديث قوائم الحضور أو الجرد مباشرة من FlowHunt أو منصات أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

كيف أقوم بتكوين بيانات اعتماد API بشكل آمن؟

استخدم دائمًا متغيرات البيئة لتخزين القيم الحساسة مثل LARK_APP_ID وLARK_APP_SECRET في إعدادات MCP لتجنب كشفها في الكود أو أنظمة التحكم بالإصدارات.

كيف يمكنني دمج خادم MCP هذا مع FlowHunt؟

أضف مكون MCP إلى سير عمل FlowHunt، وحرر إعداداته، وأدخل تفاصيل خادم MCP بتنسيق JSON. هذا يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك من استخدام جميع أدوات خادم MCP مباشرة داخل سير العمل المؤتمت الخاص بك.

أتمت جداول Lark الخاصة بك مع FlowHunt

عزز مستندات وسير عمل Lark (Feishu) الخاصة بك من خلال ربطها مباشرةً بالذكاء الاصطناعي عبر خادم Lark MCP من FlowHunt.

اعرف المزيد

خادم LlamaCloud MCP
خادم LlamaCloud MCP

خادم LlamaCloud MCP

يتيح خادم LlamaCloud MCP ربط المساعدين الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفهارس المُدارة على LlamaCloud، مما يمكّن من استرجاع المستندات والبحث والتعزيز المعرفي على م...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Server +5
خادم Heroku MCP
خادم Heroku MCP

خادم Heroku MCP

يعمل خادم Heroku MCP كحلقة وصل بين المساعدين الذكاء الاصطناعي ومنصة Heroku، مما يتيح إدارة التطبيقات ونشرها ومراقبة الموارد وتكوينها تلقائيًا عبر أدوات بروتوكول...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Servers +3
خادم Microsoft Fabric MCP
خادم Microsoft Fabric MCP

خادم Microsoft Fabric MCP

يتيح خادم Microsoft Fabric MCP تفاعلاً سلساً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي مع منظومة هندسة البيانات والتحليلات في Microsoft Fabric. يدعم إدارة المساحات، تطوير دفاتر...

4 دقيقة قراءة
AI Data Engineering +6