Bitable MCP Server integration

Hvad gør “Bitable” MCP Server?

Bitable MCP Server giver problemfri adgang til Lark Bitable, en samarbejdende regnearks- og databaseplatform, via Model Context Protocol (MCP). Denne server gør det muligt for AI-assistenter og udviklerværktøjer at interagere direkte med Bitable-tabeller ved hjælp af foruddefinerede værktøjer. Med Bitable MCP kan brugere automatisere databaseoperationer såsom at liste tilgængelige tabeller, beskrive tabel-schemaer og forespørge data ved hjælp af SQL-lignende udsagn. Denne MCP-server strømliner arbejdsgange, der involverer dataudtrækning, -styring og -integration, hvilket gør det lettere at bygge intelligente assistenter eller automatiseringspipeline, der interagerer med strukturerede data i Lark Bitable. Dens integration med MCP sikrer desuden kompatibilitet med forskellige AI-platforme og udviklingsmiljøer og øger produktiviteten for udviklere og brugere, der arbejder med datadrevne applikationer.

Liste over Prompter

Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er angivet i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

• list_table
  Lister tabeller for den aktuelle Bitable-instans. Returnerer en JSON-kodet liste over tabelnavne.
• describe_table
  Beskriver en tabel efter navn. Tager en name-parameter (streng) og returnerer en JSON-kodet liste over kolonner i tabellen.
• read_query
  Udfører en SQL-forespørgsel for at læse data fra tabellerne. Tager en sql-parameter (streng) og returnerer en JSON-kodet liste over forespørgselsresultater.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Database-tabelopdagelse
  Udviklere og AI-agenter kan hurtigt liste alle tabeller i et Bitable-arbejdsområde, hvilket gør det lettere at navigere og vælge relevante datakilder.
• Schema-udforskning
  Ved at beskrive tabel-schemaer kan brugere forstå strukturen af tabeller, herunder kolonner og datatyper, hvilket hjælper med at opbygge robuste forespørgsler eller dataintegrationer.
• Automatiseret dataudtrækning
  Med SQL-lignende forespørgsler kan brugere udtrække specifikke dataudsnit til rapportering, dashboarding eller videresendelse til andre applikationer.
• AI-assisteret dataanalyse
  AI-assistenter kan bruge disse værktøjer til at automatisere analyser, besvare datarelaterede spørgsmål eller opsummere indsigter fra Bitable-tabeller.
• Arbejdsgangsautomatisering
  Integrér med andre værktøjer eller platforme (som Claude eller Zed) for at udløse datadrevne arbejdsgange såsom synkronisering, oprydning eller aggregering af poster.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen installationsvejledning til Windsurf. Markeret som “Kommer snart” i dokumentationen.

Claude

1. Sørg for, at du har uvx installeret.

2. Hent din PERSONAL_BASE_TOKEN og APP_TOKEN fra Lark Bitable.

3. Tilføj følgende til dine Claude-indstillinger:

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["bitable-mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
           "APP_TOKEN": "din-app-token"
       }
     }
   }
   

4. Alternativt kan du installere via pip og opdatere indstillingerne:

   pip install bitable-mcp
   

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "bitable_mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
           "APP_TOKEN": "din-app-token"
       }
     }
   }
   

5. Gem din konfiguration og genstart Claude.

Sikring af API-nøgler:
Opbevar følsomme nøgler ved hjælp af env i din JSON-konfiguration:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
  "APP_TOKEN": "din-app-token"
}

Cursor

Ingen installationsvejledning til Cursor. Markeret som “Kommer snart” i dokumentationen.

Cline

Ingen installationsvejledning til Cline.

Zed

For Zed, tilføj til din settings.json:

Ved brug af uvx:

"context_servers": [
  "bitable-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["bitable-mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
        "APP_TOKEN": "din-app-token"
    }
  }
],

Ved brug af pip:

"context_servers": {
  "bitable-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "bitable_mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
        "APP_TOKEN": "din-app-token"
    }
  }
},

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "bitable-mcp" til det faktiske navn på din MCP-server og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

• Roots-support: Ikke nævnt
• Sampling-support: Ikke nævnt

Vores vurdering

Bitable MCP-serveren er enkel og fokuseret og tilbyder essentielle værktøjer til databaseinteraktion (listing, schema, forespørgsel). Der er ingen tegn på promptskabeloner eller eksplicitte MCP-ressourcer, og opsætning er kun fuldt dokumenteret for Claude og Zed. Repositoriet er åbent, men grundlæggende, uden tydelige avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling.

MCP-tabelvurdering: 5/10.
Den dækker det basale godt og er brugbar, men mangler dokumentationsdybde, ressourcer, prompts og avancerede MCP-funktioner.

MCP-score