Lark(Feishu) MCP Server

K čemu slouží “Lark(Feishu)” MCP Server?

Lark(Feishu) MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená pro propojení AI asistentů s Lark (také známým jako Feishu), oblíbeným kolaboračním kancelářským balíkem. Tento server umožňuje AI workflow interagovat s tabulkami, zprávami, dokumenty a dalšími částmi Larku. Díky standardizovanému rozhraní mohou AI modely například zapisovat data do tabulek Lark, což umožňuje automatizovat zadávání dat, reporting nebo spolupráci. Tato integrace zlepšuje vývojové workflow tím, že propojuje AI schopnosti s řízením dokumentů v reálném čase a zjednodušuje práci s ekosystémem Lark, která by jinak vyžadovala ruční zásah.

Seznam Promptů

V repozitáři nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam Zdroje

V repozitáři nejsou uvedeny žádné specifické zdroje.

Seznam Nástrojů

• write_excel
  Zapíše data do tabulky v Lark(Feishu) a vrátí odkaz. Vyžaduje e-mailovou adresu pro přidání přístupového oprávnění.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizované zadávání dat:
  Vývojáři mohou nastavit workflow, kde AI automaticky zapisuje strukturovaná data do tabulek Lark, čímž snižují ruční vkládání a riziko chyb.
• Spolupráce na reportech:
  Server lze využít pro generování reportů v tabulkách Lark, které jsou okamžitě dostupné týmu ke spolupráci a revizi.
• Propojení Lark s AI agenty:
  Díky zpřístupnění tabulek Lark jako zapisovatelných zdrojů mohou vývojáři vytvářet AI agenty, kteří například zapisují výsledky, sledují metriky nebo spravují projektové tabulky přímo z kódu či chat rozhraní.
• Automatizace workflow:
  Rutinní firemní operace, jako je aktualizace docházkových listin nebo skladových seznamů, lze automatizovat pomocí AI přes tento server.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Předpoklad: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Windsurf.

2. Vytvoření aplikace Lark(Feishu):
   Navštivte Lark Open Platform a vytvořte aplikaci.

3. Nastavení oprávnění:
   Přidělte aplikaci oprávnění sheets:spreadsheet:readonly.

4. Nastavení proměnných prostředí:
   Nastavte LARK_APP_ID a LARK_APP_SECRET ve vašem prostředí.

5. Konfigurace ve Windsurf:
   Upravte konfigurační soubor a přidejte MCP server:

   "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. Uložení a restart:
   Uložte konfiguraci, restartujte Windsurf a ověřte připojení.

Claude

1. Předpoklad: Ujistěte se, že Claude podporuje integraci MCP serveru.
2. Vytvořte a nakonfigurujte aplikaci Lark jako výše.
3. Přidejte MCP server do nastavení Claude:
   Vložte JSON úryvek do MCP konfigurace Claude.
4. Zabezpečte přihlašovací údaje pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.
5. Restartujte a ověřte integraci.

Cursor

1. Nainstalujte Cursor a nastavte Node.js.
2. Vytvořte svou aplikaci Lark(Feishu) a nastavte požadovaná oprávnění.
3. Přidejte MCP server do konfigurace Cursor:
   Použijte stejnou JSON konfiguraci jako výše.
4. Nastavte proměnné prostředí pro API klíče.
5. Restartujte Cursor a zkontrolujte přítomnost MCP serveru.

Cline

1. Nastavte Cline a Node.js.

2. Zaregistrujte a nakonfigurujte svou aplikaci Lark(Feishu) s oprávněními.

3. Přidejte následující do konfigurace 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. Uložte a restartujte Cline.

5. Otestujte připojení pro ověření nastavení.

Zabezpečení API klíčů

Vždy používejte proměnné prostředí pro ukládání citlivých hodnot, jako jsou API klíče. Příklad:

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

Jak použít tento MCP ve flozích

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru ve formátu JSON:

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

Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “lark-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vlastního MCP serveru.

Přehled

Na základě nalezeného obsahu je tento MCP server ve velmi rané fázi vývoje s minimem nástrojů a dokumentace. Primárně zpřístupňuje jediný nástroj a postrádá detaily o promtpech či zdrojích. Konfigurační instrukce jsou srozumitelné, ale základní. Prozatím server dosahuje nízkého skóre z hlediska úplnosti a použitelnosti pro širší MCP workflow.

MCP Skóre