mcp-teams-server Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “mcp-teams-server”?

El mcp-teams-server es una implementación del servidor Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñada para integrarse con Microsoft Teams. Permite que los asistentes de IA interactúen con Teams al proporcionar capacidades como leer mensajes, crear nuevos mensajes, responder a conversaciones existentes y mencionar miembros dentro de canales o chats de Teams. Al conectar los flujos de trabajo de IA y Teams, este servidor permite a los desarrolladores automatizar y mejorar la colaboración, optimizar la comunicación y construir asistentes inteligentes que puedan acceder y actuar sobre los datos de Teams. El servidor actúa como un middleware, exponiendo las funcionalidades de Microsoft Teams como herramientas, recursos y contexto, facilitando así que agentes y clientes basados en LLM ejecuten y estandaricen diversas tareas relacionadas con Teams dentro de sus flujos de trabajo.

Lista de Prompts

No se encontró información en el repositorio sobre plantillas de prompts.

Lista de Recursos

No hay recursos explícitos documentados en el contenido disponible del repositorio.

Lista de Herramientas

• Leer Mensajes
  Permite al cliente de IA obtener y leer mensajes de canales o chats de Microsoft Teams.
• Crear Mensajes
  Habilita la generación y publicación de nuevos mensajes en canales o chats de Teams.
• Responder a Mensajes
  Facilita la respuesta a mensajes específicos dentro de hilos de Teams.
• Mencionar Miembros
  Permite que la IA etiquete o mencione usuarios específicos en un mensaje.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Notificaciones Automáticas al Equipo
  Envía automáticamente actualizaciones y alertas importantes a los canales de Teams, asegurando una comunicación oportuna dentro de las organizaciones.
• Resúmenes y Seguimientos de Reuniones
  Publica resúmenes de reuniones generados por IA o puntos de acción directamente en los canales o chats de Teams para una mayor productividad.
• Bots de Preguntas y Respuestas Contextuales
  Implementa bots de IA que pueden responder preguntas basadas en la actividad reciente del canal o el historial de conversación.
• Integración de Gestión de Tareas
  Crea o actualiza listas de tareas y envía recordatorios a los usuarios mencionándolos en Teams.
• Automatización de Soporte al Cliente
  La IA puede monitorizar los canales de soporte, responder consultas y escalar incidencias según sea necesario publicando o respondiendo en tiempo real.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js y Windsurf estén instalados en tu sistema.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.json).
3. Agrega la entrada mcp-teams-server en el objeto mcpServers.
4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la conexión del servidor en la interfaz de Windsurf.

Ejemplo JSON:

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

Ejemplo para proteger claves API:

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

Claude

1. Instala el cliente de escritorio o web de Claude.
2. Abre el panel de configuración de Claude.
3. Agrega la configuración del servidor MCP bajo mcpServers.
4. Guarda y reinicia el cliente Claude.
5. Confirma que la integración con Teams aparece en tus herramientas de Claude.

Ejemplo JSON:

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

Cursor

1. Instala Cursor y asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Edita cursor.json o el archivo de configuración equivalente.
3. Inserta el fragmento de configuración de mcp-teams-server en mcpServers.
4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Valida que el servidor MCP esté en funcionamiento y accesible.

Ejemplo JSON:

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

Cline

1. Instala Cline y los prerrequisitos requeridos.
2. Abre tu archivo de configuración de Cline.
3. Agrega la entrada mcp-teams-server bajo mcpServers.
4. Reinicia Cline para aplicar los cambios.
5. Comprueba la disponibilidad del servidor Teams MCP en el cliente.

Ejemplo JSON:

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

Ejemplo para proteger claves API:

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

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 MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “teams-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre ambas tablas:
El mcp-teams-server ofrece una integración sólida con Teams y expone herramientas clave, pero carece de documentación sobre plantillas de prompts y recursos explícitos. El soporte de muestreo y raíces no se detalla. Basado en cobertura y usabilidad, este MCP obtiene una puntuación de 7/10.

Puntuación MCP