خادم mcp-teams-server MCP

ماذا يفعل خادم “mcp-teams-server” MCP؟

يعد mcp-teams-server تطبيقًا لخادم Model Context Protocol (MCP) مصممًا للاندماج مع Microsoft Teams. يمكّن هذا الخادم المساعدين الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع Teams من خلال توفير إمكانيات مثل قراءة الرسائل، وإنشاء رسائل جديدة، والرد على المحادثات الجارية، وذكر الأعضاء ضمن قنوات أو دردشات Teams. من خلال ربط سير عمل الذكاء الاصطناعي وTeams، يمنح هذا الخادم المطورين القدرة على أتمتة وتعزيز التعاون، وتبسيط التواصل، وبناء مساعدين أذكياء يمكنهم الوصول إلى بيانات Teams واتخاذ إجراءات عليها. يعمل الخادم كطبقة وسيطة، حيث يعرِض وظائف Microsoft Teams كأدوات وموارد وسياق، مما يجعل من الأسهل لعوامل وعملاء LLM تنفيذ وتوحيد المهام المتعلقة بـ Teams ضمن سير العمل الخاص بهم.

قائمة المحفزات

لم يتم العثور على معلومات في المستودع حول قوالب المحفزات.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثقة في محتوى المستودع المتوفر.

قائمة الأدوات

• قراءة الرسائل
  تتيح للعميل الذكاء الاصطناعي جلب وقراءة الرسائل من قنوات أو دردشات Microsoft Teams.
• إنشاء رسائل
  تمكّن من إنشاء ونشر رسائل جديدة إلى قنوات أو دردشات Teams.
• الرد على الرسائل
  تسهّل الرد على رسائل معينة ضمن مواضيع Teams.
• ذكر الأعضاء
  تسمح للذكاء الاصطناعي بوسم أو ذكر مستخدمين محددين في رسالة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إشعارات الفريق المؤتمتة
  إرسال التحديثات والتنبيهات الهامة تلقائيًا إلى قنوات Teams، لضمان التواصل الفوري داخل المؤسسات.
• ملخصات الاجتماعات والمتابعات
  نشر ملخصات الاجتماعات أو نقاط العمل المولدة بالذكاء الاصطناعي مباشرة في قنوات أو دردشات Teams لتعزيز الإنتاجية.
• روبوتات أسئلة وأجوبة سياقية
  تنفيذ روبوتات ذكاء اصطناعي يمكنها الإجابة عن الأسئلة بناءً على نشاط القناة الأخير أو سجل المحادثات.
• تكامل إدارة المهام
  إنشاء أو تحديث قوائم المهام وإرسال التذكيرات للمستخدمين عن طريق ذكرهم في Teams.
• أتمتة دعم العملاء
  يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة قنوات الدعم، والرد على الاستفسارات، وتصعيد المشكلات عند الحاجة من خلال النشر أو الرد في الوقت الفعلي.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf على نظامك.
2. حدد موقع ملف إعداد Windsurf (مثل windsurf.json).
3. أضف إدخال mcp-teams-server إلى كائن mcpServers.
4. احفظ ملف الإعداد وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من اتصال الخادم في واجهة Windsurf.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

مثال لتأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت عميل Claude لسطح المكتب أو الويب.
2. افتح لوحة إعداد Claude.
3. أضف إعداد خادم MCP تحت mcpServers.
4. احفظ وأعد تشغيل عميل Claude.
5. تأكد من ظهور تكامل Teams في أدوات Claude.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. قم بتثبيت Cursor وتأكد من توفر Node.js.
2. حرر ملف cursor.json أو ملف الإعداد المكافئ.
3. أدخل مقتطف إعداد mcp-teams-server في mcpServers.
4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من تشغيل خادم MCP وتوفره.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. ثبت Cline والمتطلبات الأساسية.
2. افتح ملف إعداد Cline الخاص بك.
3. أضف إدخال mcp-teams-server تحت mcpServers.
4. أعد تشغيل Cline لتطبيق التغييرات.
5. تحقق من توفر خادم Teams MCP في العميل.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

مثال لتأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

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

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “teams-mcp” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

بين الجدولين:
يوفر mcp-teams-server تكاملًا قويًا مع Teams ويعرض الأدوات الأساسية، لكنه يفتقر للتوثيق حول قوالب المحفزات والموارد الصريحة. دعم العينات والجذور غير مفصلين. استنادًا إلى التغطية وقابلية الاستخدام، يحصل هذا MCP على تقييم 7/10.

تقييم MCP