mcp-teams-server MCP Server

K čemu slouží “mcp-teams-server” MCP Server?

mcp-teams-server je implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená pro integraci s Microsoft Teams. Umožňuje AI asistentům interakci s Teams – poskytuje možnosti čtení zpráv, vytváření nových zpráv, odpovídání na existující konverzace a zmiňování členů v kanálech či chatech Teams. Tento server propojuje AI workflow s Teams, což vývojářům umožňuje automatizovat a posilovat spolupráci, zefektivnit komunikaci a budovat inteligentní asistenty, kteří mohou přistupovat k datům Teams a s nimi pracovat. Server funguje jako middleware, který zpřístupňuje funkce Microsoft Teams jako nástroje, zdroje a kontext, čímž usnadňuje LLM agentům a klientům provádět a standardizovat různé úkoly související s Teams v rámci jejich workflow.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V dostupném obsahu repozitáře nebyly výslovně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

• Čtení zpráv
  Umožňuje AI klientovi načítat a číst zprávy z kanálů či chatů Microsoft Teams.
• Vytváření zpráv
  Umožňuje generování a odesílání nových zpráv do kanálů či chatů Teams.
• Odpovídání na zprávy
  Umožňuje odpověď na konkrétní zprávy ve vláknech Teams.
• Zmiňování členů
  Umožňuje AI označovat či zmiňovat konkrétní uživatele ve zprávě.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizovaná týmová oznámení
  Automaticky odesílejte důležité aktualizace a upozornění do kanálů Teams a zajistěte včasnou komunikaci v organizacích.
• Shrnutí schůzek a následné kroky
  Publikujte AI-generovaná shrnutí schůzek nebo akční body přímo do kanálů či chatů Teams pro vyšší produktivitu.
• Kontextoví Q&A boti
  Implementujte AI boty, kteří dokáží odpovídat na dotazy na základě aktuální aktivity v kanálu nebo historie konverzace.
• Integrace správy úkolů
  Vytvářejte nebo aktualizujte seznamy úkolů a posílejte připomínky uživatelům tím, že je v Teams označíte.
• Automatizace zákaznické podpory
  AI může monitorovat podpůrné kanály, odpovídat na dotazy a eskalovat problémy podle potřeby prostřednictvím publikování nebo odpovídání v reálném čase.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a Windsurf.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (například windsurf.json).
3. Přidejte položku mcp-teams-server do objektu mcpServers.
4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte připojení serveru v rozhraní Windsurf.

Příklad JSON:

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

Příklad zabezpečení API klíčů:

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

Claude

1. Nainstalujte desktopového nebo webového klienta Claude.
2. Otevřete konfigurační panel Claude.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru pod mcpServers.
4. Uložte a restartujte klienta Claude.
5. Ověřte, že se integrace Teams zobrazuje v nástrojích Claude.

Příklad JSON:

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

Cursor

1. Nainstalujte Cursor a ujistěte se, že je dostupné Node.js.
2. Upravte cursor.json nebo ekvivalentní konfigurační soubor.
3. Vložte konfiguraci mcp-teams-server do mcpServers.
4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Příklad JSON:

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

Cline

1. Nainstalujte Cline a potřebné závislosti.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte položku mcp-teams-server pod mcpServers.
4. Restartujte Cline pro uplatnění změn.
5. Ověřte dostupnost MCP serveru Teams v klientovi.

Příklad JSON:

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

Příklad zabezpečení API klíčů:

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

Jak používat MCP uvnitř workflow

Použití MCP ve FlowHunt

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

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po uložení je AI agent schopen MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “teams-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Mezi dvěma tabulkami:
mcp-teams-server nabízí solidní integraci s Teams a zpřístupňuje zásadní nástroje, ale chybí dokumentace k prompt šablonám a výslovné zdroje. Sampling a roots podpora nejsou popsány. Na základě pokrytí a použitelnosti má tento MCP hodnocení 7/10.

MCP skóre