mcp-teams-server MCP Server

Hvad gør “mcp-teams-server” MCP Server?

mcp-teams-server er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering designet til integration med Microsoft Teams. Den gør det muligt for AI-assistenter at interagere med Teams ved at give muligheder som at læse beskeder, oprette nye beskeder, svare på eksisterende samtaler og nævne medlemmer i Teams-kanaler eller chats. Ved at bygge bro mellem AI-workflows og Teams giver denne server udviklere mulighed for at automatisere og forbedre samarbejde, strømline kommunikation og bygge intelligente assistenter, der kan tilgå og handle på Teams-data. Serveren fungerer som middleware og eksponerer Microsoft Teams-funktioner som værktøjer, ressourcer og kontekst, hvilket gør det lettere for LLM-baserede agenter og klienter at udføre og standardisere forskellige Teams-relaterede opgaver i deres workflows.

Liste over Prompts

Der er ingen information om prompt-skabeloner i dette repository.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte ressourcer dokumenteret i det tilgængelige repository-indhold.

Liste over Værktøjer

• Læs beskeder
  Giver AI-klienten mulighed for at hente og læse beskeder fra Microsoft Teams-kanaler eller chats.
• Opret beskeder
  Muliggør generering og udsendelse af nye beskeder til Teams-kanaler eller chats.
• Svar på beskeder
  Gør det muligt at svare på specifikke beskeder i Teams-tråde.
• Nævn medlemmer
  Lader AI’en tagge eller nævne specifikke brugere i en besked.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiserede team-notifikationer
  Send automatisk vigtige opdateringer og alarmer til Teams-kanaler, så organisationen får rettidig information.
• Møderesuméer og opfølgning
  Post AI-genererede møderesuméer eller actions direkte i Teams-kanaler eller chats for øget produktivitet.
• Kontekstuelle Q&A-bots
  Implementér AI-bots, der kan besvare spørgsmål baseret på nylig kanalaktivitet eller samtalehistorik.
• Opgavehåndteringsintegration
  Opret eller opdater opgavelister og send påmindelser til brugere ved at nævne dem i Teams.
• Automatisering af kundesupport
  AI kan overvåge supportkanaler, besvare forespørgsler og eskalere sager ved at poste eller svare i realtid.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og Windsurf er installeret på dit system.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf.json).
3. Tilføj mcp-teams-server-indgangen i mcpServers-objektet.
4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Bekræft serverforbindelsen i Windsurf UI.

JSON-eksempel:

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

Eksempel på sikring af API-nøgler:

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

Claude

1. Installer Claude desktop eller webklient.
2. Åbn Claude-konfigurationspanelet.
3. Tilføj MCP-serverkonfigurationen under mcpServers.
4. Gem og genstart Claude-klienten.
5. Bekræft at Teams-integrationen vises i dine Claude-værktøjer.

JSON-eksempel:

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

Cursor

1. Installer Cursor og sørg for, at Node.js er tilgængelig.
2. Rediger cursor.json eller tilsvarende konfigurationsfil.
3. Indsæt mcp-teams-server-konfigurationsuddraget i mcpServers.
4. Gem ændringer og genstart Cursor.
5. Valider, at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

JSON-eksempel:

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

Cline

1. Installer Cline og nødvendige forudsætninger.
2. Åbn din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj mcp-teams-server-indgangen under mcpServers.
4. Genstart Cline for at anvende ændringerne.
5. Tjek om Teams MCP-serveren er tilgængelig i klienten.

JSON-eksempel:

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

Eksempel på sikring af API-nøgler:

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

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 med din AI-agent:

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

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

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “teams-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og indsætte din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem de to tabeller:
mcp-teams-server tilbyder solid Teams-integration og eksponerer kerneværktøjer, men mangler dokumentation om prompt-skabeloner og eksplicitte ressourcer. Sampling og roots-support er ikke uddybet. Ud fra dækning og brugervenlighed får denne MCP en vurdering på 7/10.

MCP Score