mcp-teams-server MCP-Server

Was macht der “mcp-teams-server” MCP-Server?

Der mcp-teams-server ist eine Model Context Protocol (MCP) Server-Implementierung zur Integration mit Microsoft Teams. Er ermöglicht es KI-Assistenten, mit Teams zu interagieren, indem er Funktionen wie das Lesen von Nachrichten, das Erstellen neuer Nachrichten, das Beantworten bestehender Unterhaltungen und das Erwähnen von Mitgliedern innerhalb von Teams-Kanälen oder Chats bereitstellt. Durch die Verbindung von KI-Workflows und Teams befähigt dieser Server Entwickler dazu, Zusammenarbeit zu automatisieren und zu verbessern, Kommunikation zu optimieren und intelligente Assistenten zu bauen, die auf Teams-Daten zugreifen und darauf reagieren können. Der Server fungiert als Middleware und stellt Microsoft Teams-Funktionen als Werkzeuge, Ressourcen und Kontext zur Verfügung, wodurch es LLM-basierten Agents und Clients erleichtert wird, verschiedene Teams-bezogene Aufgaben innerhalb ihrer Workflows auszuführen und zu standardisieren.

Liste der Prompts

Keine Informationen im Repository über Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten Ressourcen in den verfügbaren Repository-Inhalten dokumentiert.

Liste der Tools

• Nachrichten lesen
  Ermöglicht dem KI-Client das Abrufen und Lesen von Nachrichten aus Microsoft Teams-Kanälen oder -Chats.
• Nachrichten erstellen
  Ermöglicht das Generieren und Posten neuer Nachrichten in Teams-Kanälen oder -Chats.
• Auf Nachrichten antworten
  Unterstützt das Antworten auf spezifische Nachrichten innerhalb von Teams-Threads.
• Mitglieder erwähnen
  Ermöglicht dem KI-Agenten, bestimmte Benutzer in einer Nachricht zu markieren oder zu erwähnen.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Team-Benachrichtigungen
  Senden Sie automatisch wichtige Updates und Benachrichtigungen an Teams-Kanäle, um eine rechtzeitige Kommunikation in Organisationen zu gewährleisten.
• Besprechungszusammenfassungen und Follow-ups
  Posten Sie KI-generierte Besprechungszusammenfassungen oder Aktionspunkte direkt in Teams-Kanälen oder -Chats für eine höhere Produktivität.
• Kontextbezogene Q&A-Bots
  Implementieren Sie KI-Bots, die auf Basis der aktuellen Kanalaktivität oder Gesprächshistorie Fragen beantworten können.
• Aufgabenmanagement-Integration
  Erstellen oder aktualisieren Sie Aufgabenlisten und senden Sie Erinnerungen an Benutzer, indem Sie diese in Teams erwähnen.
• Kundensupport-Automatisierung
  Die KI kann Support-Kanäle überwachen, auf Anfragen reagieren und bei Bedarf Probleme durch Posten oder Antworten in Echtzeit eskalieren.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf auf Ihrem System installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.json).
3. Fügen Sie den mcp-teams-server-Eintrag im Objekt mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Serververbindung in der Windsurf-Oberfläche.

JSON-Beispiel:

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

Beispiel für die Sicherung von API-Schlüsseln:

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

Claude

1. Installieren Sie den Claude-Desktop- oder Web-Client.
2. Öffnen Sie das Claude-Konfigurationspanel.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration unter mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie und starten Sie den Claude-Client neu.
5. Bestätigen Sie, dass die Teams-Integration in Ihren Claude-Tools erscheint.

JSON-Beispiel:

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

Cursor

1. Installieren Sie Cursor und stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
2. Bearbeiten Sie cursor.json oder eine entsprechende Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie das mcp-teams-server-Konfigurationssnippet in mcpServers ein.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Validieren Sie, dass der MCP-Server läuft und erreichbar ist.

JSON-Beispiel:

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

Cline

1. Installieren Sie Cline und die erforderlichen Voraussetzungen.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den mcp-teams-server-Eintrag unter mcpServers hinzu.
4. Starten Sie Cline neu, um die Änderungen zu übernehmen.
5. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit des Teams MCP-Servers im Client.

JSON-Beispiel:

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

Beispiel für die Sicherung von API-Schlüsseln:

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

Wie man dieses MCP in Flows verwendet

MCP in FlowHunt nutzen

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich “System MCP-Konfiguration” Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Werkzeug mit Zugriff auf all seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “teams-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Zwischen den beiden Tabellen:
Der mcp-teams-server bietet eine solide Teams-Integration und stellt Kernwerkzeuge bereit, jedoch fehlt Dokumentation zu Prompt-Vorlagen und expliziten Ressourcen. Sampling- und Roots-Unterstützung sind nicht ausgeführt. Basierend auf Abdeckung und Nutzbarkeit erhält dieses MCP eine Bewertung von 7/10.

MCP-Score