Bitable MCP Server -integraatio

Mitä “Bitable” MCP Server tekee?

Bitable MCP Server mahdollistaa saumattoman pääsyn Lark Bitableen, joka on yhteiskäyttöinen taulukko- ja tietokanta-alusta, Model Context Protocolin (MCP) kautta. Tämä palvelin mahdollistaa AI-avustajien ja kehitystyökalujen suoran vuorovaikutuksen Bitable-taulukoiden kanssa ennalta määritettyjen työkalujen avulla. Bitable MCP:llä käyttäjät voivat automatisoida tietokantaoperaatioita, kuten listata saatavilla olevia taulukoita, kuvata taulukoiden skeemoja sekä tehdä SQL-tyyppisiä kyselyitä. Tämä MCP-palvelin virtaviivaistaa työnkulkuja, jotka liittyvät tiedon poimintaan, hallintaan ja integrointiin, tehden älykkäiden avustajien tai automaatioputkien rakentamisen helpommaksi rakenteisen datan kanssa Lark Bitablessa. Integraatio MCP:hen takaa myös yhteensopivuuden erilaisten AI-alustojen ja kehitysympäristöjen kanssa, lisäten tuottavuutta dataohjattujen sovellusten kehittäjille ja käyttäjille.

Kehotepohjien lista

Ei kehotepohjia mainittu repositoriossa tai dokumentaatiossa.

Resurssilista

Ei erikseen mainittuja MCP-resursseja saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai koodissa.

Työkalujen lista

• list_table
  Listaa taulukot nykyisestä Bitable-instanssista. Palauttaa JSON-muotoisen listan taulukoiden nimistä.
• describe_table
  Kuvaa taulukon nimen perusteella. Ottaa name-parametrin (merkkijono) ja palauttaa JSON-muotoisen listan taulukon sarakkeista.
• read_query
  Suorittaa SQL-kyselyn taulukkojen datan lukemiseksi. Ottaa sql-parametrin (merkkijono) ja palauttaa JSON-muotoisen listan kyselyn tuloksista.

Tämän MCP Serverin käyttötapaukset

• Tietokantataulujen löytäminen
  Kehittäjät ja AI-agentit voivat nopeasti listata kaikki taulukot Bitable-työtilassa, mikä helpottaa datalähteiden hallintaa ja valintaa.
• Skeeman tutkiminen
  Taulukoiden skeemojen kuvaaminen auttaa ymmärtämään niiden rakenteen, kuten sarakkeet ja tietotyypit, mikä tukee vahvojen kyselyiden tai integraatioiden rakentamista.
• Automaattinen datan poiminta
  SQL-tyyppisten kyselyiden avulla voidaan poimia tarkkoja tietoja raportointiin, dashboardeihin tai jatkojalostukseen muissa sovelluksissa.
• AI-avusteinen data-analyysi
  AI-avustajat voivat käyttää näitä työkaluja analyysien automatisointiin, dataan liittyviin kysymyksiin vastaamiseen tai Bitable-taulukoiden yhteenvetojen luomiseen.
• Työnkulkujen automaatio
  Integroi muihin työkaluihin tai alustoihin (kuten Claude tai Zed) käynnistämään dataohjattuja työnkulkuja, kuten synkronointia, puhdistusta tai tietojen yhdistämistä.

Miten asennetaan

Windsurf

Ei asennusohjeita Windsurfille. Merkitty dokumentaatiossa “Tulossa pian”.

Claude

1. Varmista, että sinulla on uvx asennettuna.

2. Hanki PERSONAL_BASE_TOKEN ja APP_TOKEN Lark Bitablesta.

3. Lisää seuraavat asetukset Claudeen:

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["bitable-mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
           "APP_TOKEN": "your-app-token"
       }
     }
   }
   

4. Vaihtoehtoisesti asenna pipillä ja päivitä asetukset:

   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"
       }
     }
   }
   

5. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Claude uudelleen.

API-avainten suojaus:
Säilytä arkaluonteiset avaimet käyttämällä env:iä JSON-konfiguraatiossa:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
  "APP_TOKEN": "your-app-token"
}

Cursor

Ei asennusohjeita Cursorille. Merkitty dokumentaatiossa “Tulossa pian”.

Cline

Ei asennusohjeita Clinen osalta.

Zed

Zedissä lisää settings.json-tiedostoon:

Käyttäen uvx:ää:

"context_servers": [
  "bitable-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["bitable-mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
],

Käyttäen pipiä:

"context_servers": {
  "bitable-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "bitable_mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
},

Näin käytät tätä MCP:tä flow:ssa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Jotta voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, lisää ensin MCP-komponentti flowhun ja yhdistä se AI-agenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osiossa lisää MCP-palvelimesi tiedot tällä JSON-muodolla:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja ominaisuuksilla. Muista vaihtaa "bitable-mcp" MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

• Roots-tuki: Ei mainittu
• Sampling-tuki: Ei mainittu

Oma mielipiteemme

Bitable MCP -palvelin on suoraviivainen ja keskittynyt tarjoten olennaiset työkalut tietokantainteraktioon (listaus, skeema, kysely). Ei näyttöä kehotepohjista tai eksplisiittisistä MCP-resursseista, ja asennusohjeet kattavat vain Clauden ja Zedin. Repositorio on avoin mutta perustasoinen, eikä siinä näy kehittyneitä MCP-ominaisuuksia kuten roots tai sampling.

MCP-taulukon arvio: 5/10.
Perusasiat toteutuvat hyvin ja palvelin on käyttökelpoinen, mutta dokumentaatio, resurssit, kehotepohjat ja kehittyneet MCP-ominaisuudet puuttuvat.

MCP-pisteet