Integración del Servidor Bitable MCP
Integra Lark Bitable con FlowHunt usando el Servidor Bitable MCP para descubrir tablas sin esfuerzo, analizar esquemas y automatizar consultas de datos dentro de tus flujos de trabajo potenciados por IA.

¿Qué hace el Servidor “Bitable” MCP?
El Servidor Bitable MCP proporciona acceso fluido a Lark Bitable, una plataforma colaborativa de hojas de cálculo y bases de datos, a través del Model Context Protocol (MCP). Este servidor permite que asistentes de IA y herramientas para desarrolladores interactúen directamente con las tablas de Bitable usando herramientas predefinidas. Con Bitable MCP, los usuarios pueden automatizar operaciones de base de datos como listar tablas disponibles, describir los esquemas de las tablas y consultar datos usando sentencias similares a SQL. Este servidor MCP simplifica los flujos de trabajo que implican extracción, gestión e integración de datos, facilitando la creación de asistentes inteligentes o canalizaciones de automatización que interactúan con datos estructurados en Lark Bitable. Su integración con MCP también garantiza la compatibilidad con diversas plataformas de IA y entornos de desarrollo, mejorando la productividad de desarrolladores y usuarios que trabajan con aplicaciones impulsadas por datos.
Lista de Prompts
No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio o la documentación.
Lista de Recursos
No se listan recursos MCP explícitos en la documentación o el código disponible.
Lista de Herramientas
- list_table
Lista las tablas para la instancia actual de Bitable. Devuelve una lista codificada en JSON con los nombres de las tablas. - describe_table
Describe una tabla por su nombre. Requiere un parámetroname
(string) y devuelve una lista codificada en JSON con las columnas de la tabla. - read_query
Ejecuta una consulta SQL para leer datos de las tablas. Requiere un parámetrosql
(string) y devuelve una lista codificada en JSON con los resultados de la consulta.
Casos de Uso de este Servidor MCP
- Descubrimiento de Tablas de Base de Datos
Desarrolladores y agentes de IA pueden listar rápidamente todas las tablas en un espacio de trabajo de Bitable, facilitando la navegación y selección de fuentes de datos relevantes. - Exploración de Esquemas
Al describir los esquemas de las tablas, los usuarios pueden comprender la estructura de las tablas, incluyendo columnas y tipos de datos, lo que ayuda a construir consultas sólidas o integraciones de datos. - Extracción Automatizada de Datos
Con consultas similares a SQL, los usuarios pueden extraer segmentos específicos de datos para informes, tableros o alimentar aplicaciones posteriores. - Análisis de Datos Asistido por IA
Asistentes de IA pueden aprovechar estas herramientas para automatizar análisis, responder preguntas de datos o resumir información de tablas de Bitable. - Automatización de Flujos de Trabajo
Integración con otras herramientas o plataformas (como Claude o Zed) para activar flujos de trabajo basados en datos como sincronización, limpieza o agregación de registros.
Cómo configurarlo
Windsurf
No se proveen instrucciones de configuración para Windsurf. Marcado como “Próximamente” en la documentación.
Claude
Asegúrate de tener instalado
uvx
.Obtén tu
PERSONAL_BASE_TOKEN
yAPP_TOKEN
de Lark Bitable.Añade lo siguiente a la configuración de Claude:
"mcpServers": { "bitable-mcp": { "command": "uvx", "args": ["bitable-mcp"], "env": { "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token", "APP_TOKEN": "your-app-token" } } }
Alternativamente, instala vía pip y actualiza la configuración:
pip install bitable-mcp
"mcpServers": { "bitable-mcp": { "command": "python", "args": ["-m", "bitable_mcp"], "env": { "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token", "APP_TOKEN": "your-app-token" } } }
Guarda tu configuración y reinicia Claude.
Protegiendo las claves API:
Almacena claves sensibles usando env
en tu configuración JSON:
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
Cursor
No se proveen instrucciones de configuración para Cursor. Marcado como “Próximamente” en la documentación.
Cline
No se proveen instrucciones de configuración para Cline.
Zed
Para Zed, añade a tu settings.json
:
Usando uvx:
"context_servers": [
"bitable-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["bitable-mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
],
Usando pip:
"context_servers": {
"bitable-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "bitable_mcp"],
"env": {
"PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
"APP_TOKEN": "your-app-token"
}
}
},
Cómo usar este MCP dentro de los flujos
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"bitable-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "bitable-mcp"
por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la URL de tu propio servidor MCP.
Resumen
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Ninguno mencionado |
Lista de Recursos | ⛔ | Ninguno mencionado |
Lista de Herramientas | ✅ | list_table, describe_table, read_query |
Protección de claves API | ✅ | Usa env en la configuración |
Soporte de sampling (menos importante) | ⛔ | No mencionado |
- Soporte de roots: No mencionado
- Soporte de sampling: No mencionado
Nuestra opinión
El servidor Bitable MCP es directo y enfocado, ofreciendo herramientas esenciales para la interacción con bases de datos (listado, esquema, consulta). No hay evidencia de plantillas de prompt ni recursos MCP explícitos, y la configuración solo está totalmente documentada para Claude y Zed. El repositorio es abierto pero básico, sin señales claras de características MCP avanzadas como roots o sampling.
Calificación de la tabla MCP: 5/10.
Cubre bien lo básico y es utilizable, pero carece de profundidad en la documentación, recursos, prompts y funciones MCP avanzadas.
Puntuación MCP
¿Tiene LICENSE? | ⛔ |
---|---|
¿Tiene al menos una herramienta? | ✅ |
Número de Forks | 3 |
Número de Stars | 2 |
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el Servidor Bitable MCP?
El Servidor Bitable MCP proporciona acceso directo a las capacidades de hoja de cálculo y base de datos colaborativa de Lark Bitable a través del Model Context Protocol, permitiendo que asistentes de IA y herramientas para desarrolladores enumeren tablas, exploren esquemas y consulten datos automáticamente.
- ¿Qué herramientas están disponibles en el Servidor Bitable MCP?
El servidor soporta tres herramientas principales: list_table (lista todas las tablas de un espacio de trabajo), describe_table (describe el esquema de una tabla dada) y read_query (ejecuta consultas similares a SQL para extraer datos).
- ¿Cómo puedo proporcionar claves API de forma segura?
Utiliza variables de entorno en tu configuración (la sección 'env') para almacenar claves sensibles como PERSONAL_BASE_TOKEN y APP_TOKEN. Esto ayuda a mantener las credenciales fuera de tu código fuente.
- ¿Cuáles son los principales casos de uso para este Servidor MCP?
Los casos de uso incluyen descubrimiento de tablas de bases de datos, exploración de esquemas, extracción automatizada de datos, análisis de datos asistido por IA y automatización de flujos de trabajo con herramientas como Claude y Zed.
- ¿Cómo integro Bitable MCP con FlowHunt?
Agrega un componente MCP a tu flujo de FlowHunt, luego configura el servidor MCP usando el formato JSON proporcionado, especificando el transporte y la URL de tu instancia de Bitable MCP. Esto permite que tu agente de IA acceda a todas las herramientas del servidor Bitable.
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