Lark(Feishu) MCP-server

Hvad laver “Lark(Feishu)” MCP-serveren?

Lark(Feishu) MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-implementering designet til at forbinde AI-assistenter med Lark (også kendt som Feishu), en populær samarbejdsorienteret office suite. Denne server giver AI-drevne workflows mulighed for at interagere med Lark-ark, beskeder, dokumenter og mere. Ved at levere en standardiseret grænseflade kan AI-modeller udføre handlinger som at skrive data til Lark-regneark, hvilket muliggør automatiseret dataindtastning, rapportering eller samarbejdsopgaver. Integrationen forbedrer udviklingsworkflows ved at bygge bro mellem AI-funktioner og realtidsdokumenthåndtering og effektiviserer interaktioner med Larks økosystem for opgaver, der ellers ville kræve manuel indgriben.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repositoryet.

Liste over ressourcer

Ingen specifikke ressourcer er listet i repositoryet.

Liste over værktøjer

• write_excel
  Skriv data til et ark i et Lark(Feishu)-regneark og returnér et link. Kræver en e-mailadresse for at tilføje som adgangstilladelse.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatiseret dataindtastning:
  Udviklere kan opsætte workflows, hvor AI automatisk skriver strukturerede data ind i Lark-regneark, hvilket reducerer manuel indtastning og potentielle fejl.
• Samarbejdsgenerering af rapporter:
  Serveren kan bruges til at generere rapporter i Lark-ark, så de straks er tilgængelige for teamsamarbejde og gennemgang.
• Integration af Lark med AI-agenter:
  Ved at eksponere Lark-ark som skrivbare ressourcer kan udviklere bygge AI-agenter, der logger resultater, tracker målinger eller styrer projektark direkte fra kode eller chatgrænseflader.
• Workflow-automatisering:
  Rutinemæssige forretningsopgaver som opdatering af fremmødelister eller lageroversigter kan automatiseres via AI med denne server.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Forudsætning: Sørg for, at du har Node.js og Windsurf installeret.

2. Opret en Lark(Feishu)-app:
   Besøg Lark Open Platform og opret en app.

3. Tildel tilladelser:
   Giv appen sheets:spreadsheet:readonly-tilladelse.

4. Sæt miljøvariabler:
   Sæt LARK_APP_ID og LARK_APP_SECRET i dit miljø.

5. Konfigurér i Windsurf:
   Redigér din konfigurationsfil for at tilføje MCP-serveren:

   "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. Gem og genstart:
   Gem konfigurationen, genstart Windsurf, og verificér forbindelsen.

Claude

1. Forudsætning: Sørg for, at Claude understøtter MCP-serverintegration.
2. Opret og konfigurer din Lark-app som ovenfor.
3. Tilføj MCP-server til Claudes indstillinger:
   Indsæt JSON-udsnittet i Claudes MCP-konfiguration.
4. Sikre legitimationsoplysninger ved at bruge miljøvariabler som vist ovenfor.
5. Genstart og verificér integrationen.

Cursor

1. Installer Cursor og opsæt Node.js.
2. Opret din Lark(Feishu)-app og tildel de krævede tilladelser.
3. Tilføj MCP-serveren til Cursors konfiguration:
   Brug samme JSON-konfiguration som ovenfor.
4. Sæt miljøvariabler for API-nøgler.
5. Genstart Cursor og tjek for MCP-serverens tilstedeværelse.

Cline

1. Opsæt Cline og Node.js.

2. Registrér og konfigurer din Lark(Feishu)-app med tilladelser.

3. Tilføj følgende til din Cline-konfiguration:

   "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. Gem og genstart Cline.

5. Test forbindelsen for at bekræfte opsætningen.

Sikring af API-nøgler

Brug altid miljøvariabler til at gemme følsomme konfigurationsværdier som API-nøgler. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

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

{
  "lark-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 “lark-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på det fundne indhold er denne MCP-server på et meget tidligt stadie med minimal værktøjssupport og dokumentation. Den eksponerer primært et enkelt værktøj og mangler detaljer om prompts eller ressourcer. Konfigurationsinstruktionerne er klare men grundlæggende. Indtil videre scorer serveren lavt i forhold til fuldstændighed og anvendelighed for bredere MCP-workflows.

MCP-score