Lark(Feishu) MCP-Server

Was macht der “Lark(Feishu)” MCP-Server?

Der Lark(Feishu) MCP-Server ist eine Model Context Protocol (MCP) Implementierung, die KI-Assistenten mit Lark (auch bekannt als Feishu), einer beliebten kollaborativen Office-Suite, verbindet. Dieser Server ermöglicht KI-gesteuerten Workflows die Interaktion mit Lark-Tabellen, Nachrichten, Dokumenten und mehr. Durch eine standardisierte Schnittstelle können KI-Modelle Aktionen wie das Schreiben von Daten in Lark-Tabellen durchführen und so Dateneingabe, Berichterstellung oder kollaborative Aufgaben automatisieren. Die Integration verbessert Entwicklungsabläufe, indem sie KI-Fähigkeiten mit dem Echtzeit-Dokumentenmanagement von Lark verbindet und Interaktionen mit dem Lark-Ökosystem für Aufgaben erleichtert, die sonst manuelle Eingriffe erfordern würden.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine spezifischen Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• write_excel
  Schreibt Daten in eine Tabelle in einem Lark(Feishu)-Sheet und gibt einen Link zurück. Eine E-Mail-Adresse wird als Zugriffsberechtigung benötigt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Dateneingabe:
  Entwickler können Workflows einrichten, bei denen KI automatisch strukturierte Daten in Lark-Tabellen schreibt, um manuelle Eingaben und Fehler zu reduzieren.
• Kollaborative Berichtserstellung:
  Der Server kann genutzt werden, um Berichte in Lark-Tabellen zu generieren, die sofort für die Zusammenarbeit und Überprüfung im Team bereitstehen.
• Integration von Lark mit KI-Agenten:
  Indem Lark-Tabellen als beschreibbare Ressourcen zur Verfügung stehen, können Entwickler KI-Agenten bauen, die Ergebnisse protokollieren, Kennzahlen verfolgen oder Projekt-Tabellen direkt aus Code oder Chat-Interfaces verwalten.
• Workflow-Automatisierung:
  Routinetätigkeiten wie das Aktualisieren von Anwesenheitslisten oder Inventar können mithilfe von KI über diesen Server automatisiert werden.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Voraussetzung: Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf installiert sind.

2. Lark(Feishu)-App erstellen:
   Besuchen Sie die Lark Open Platform und erstellen Sie eine App.

3. Berechtigungen zuweisen:
   Erteilen Sie der App die Berechtigung sheets:spreadsheet:readonly.

4. Umgebungsvariablen setzen:
   Legen Sie LARK_APP_ID und LARK_APP_SECRET in Ihrer Umgebung fest.

5. In Windsurf konfigurieren:
   Bearbeiten Sie Ihre Konfigurationsdatei, um den MCP-Server hinzuzufügen:

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server Für Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

6. Speichern und Neustarten:
   Speichern Sie die Konfiguration, starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie die Verbindung.

Claude

1. Voraussetzung: Stellen Sie sicher, dass Claude die MCP-Server-Integration unterstützt.
2. Ihre Lark-App wie oben erstellen und konfigurieren.
3. MCP-Server zu Claude hinzufügen:
   Fügen Sie das JSON-Snippet in Claudes MCP-Konfiguration ein.
4. Zugangsdaten sicher speichern – verwenden Sie Umgebungsvariablen wie oben gezeigt.
5. Neustarten und Integration prüfen.

Cursor

1. Cursor installieren und Node.js einrichten.
2. Ihre Lark(Feishu)-App erstellen und die erforderlichen Berechtigungen setzen.
3. MCP-Server zur Cursor-Konfiguration hinzufügen:
   Verwenden Sie die gleiche JSON-Konfiguration wie oben.
4. Umgebungsvariablen für API-Keys setzen.
5. Cursor neu starten und auf MCP-Server-Präsenz prüfen.

Cline

1. Cline und Node.js einrichten.

2. Ihre Lark(Feishu)-App registrieren und Berechtigungen konfigurieren.

3. Folgendes zur Cline-Konfiguration hinzufügen:

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server Für Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

4. Cline speichern und neu starten.

5. Verbindung testen um die Einrichtung zu bestätigen.

API-Keys absichern

Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Konfigurationswerte wie API-Keys zu speichern. Beispiel:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP mit FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente in Ihren Flow ein und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf all seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “lark-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Basierend auf den gefundenen Inhalten befindet sich dieser MCP-Server in einem sehr frühen Stadium mit minimalen Tools und Dokumentation. Er stellt vor allem ein einziges Tool bereit und es fehlen Details zu Prompts oder Ressourcen. Die Konfigurationsanleitung ist klar, aber einfach gehalten. Der Server erzielt daher derzeit eine niedrige Bewertung hinsichtlich Vollständigkeit und Nutzbarkeit für umfassendere MCP-Workflows.

MCP-Bewertung