Intégration du serveur MCP Bitable

Intégrez Lark Bitable à FlowHunt grâce au serveur MCP Bitable pour une découverte aisée des tables, une analyse de schéma et des requêtes automatisées dans vos workflows pilotés par l’IA.

Intégration du serveur MCP Bitable

Que fait le serveur MCP « Bitable » ?

Le serveur MCP Bitable permet un accès transparent à Lark Bitable, une plateforme collaborative de feuilles de calcul et de base de données, via le Model Context Protocol (MCP). Ce serveur permet aux assistants IA et aux outils développeurs d’interagir directement avec les tables Bitable à l’aide d’outils prédéfinis. Avec Bitable MCP, les utilisateurs peuvent automatiser des opérations de base de données telles que la liste des tables disponibles, la description des schémas de tables et l’interrogation de données via des instructions proches du SQL. Ce serveur MCP simplifie les workflows impliquant l’extraction, la gestion et l’intégration de données, rendant plus aisé la construction d’assistants intelligents ou de pipelines d’automatisation interagissant avec des données structurées dans Lark Bitable. Son intégration avec le MCP garantit également la compatibilité avec diverses plateformes IA et environnements de développement, augmentant la productivité des développeurs et utilisateurs travaillant sur des applications orientées données.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

  • list_table
    Liste les tables de l’instance Bitable courante. Retourne une liste de noms de tables encodée en JSON.
  • describe_table
    Décrit une table par son nom. Prend un paramètre name (chaîne de caractères) et retourne une liste JSON des colonnes de la table.
  • read_query
    Exécute une requête SQL pour lire des données des tables. Prend un paramètre sql (chaîne de caractères) et retourne une liste JSON des résultats de la requête.

Cas d’usage de ce serveur MCP

  • Découverte de tables de base de données
    Les développeurs et agents IA peuvent rapidement lister toutes les tables d’un espace de travail Bitable, facilitant ainsi la navigation et la sélection des sources de données pertinentes.
  • Exploration de schéma
    En décrivant les schémas des tables, les utilisateurs comprennent la structure des tables, y compris les colonnes et types de données, ce qui aide à construire des requêtes robustes ou des intégrations.
  • Extraction automatisée de données
    Avec des requêtes proches du SQL, les utilisateurs extraient des tranches spécifiques de données pour des rapports, tableaux de bord ou pour alimenter d’autres applications.
  • Analyse de données assistée par IA
    Les assistants IA peuvent exploiter ces outils pour automatiser l’analyse, répondre à des questions sur les données ou synthétiser des insights à partir des tables Bitable.
  • Automatisation de workflows
    Intégrez avec d’autres outils ou plateformes (comme Claude ou Zed) pour déclencher des workflows pilotés par la donnée tels que la synchronisation, le nettoyage ou l’agrégation d’enregistrements.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation fournie pour Windsurf. Indiqué « Bientôt disponible » dans la documentation.

Claude

  1. Assurez-vous d’avoir uvx installé.

  2. Récupérez votre PERSONAL_BASE_TOKEN et APP_TOKEN depuis Lark Bitable.

  3. Ajoutez ce qui suit à vos paramètres Claude :

    "mcpServers": {
      "bitable-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": ["bitable-mcp"],
        "env": {
            "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
            "APP_TOKEN": "your-app-token"
        }
      }
    }
    
  4. Alternativement, installez via pip et mettez à jour vos réglages :

    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. Sauvegardez votre configuration et redémarrez Claude.

Sécuriser les clés API :
Stockez les clés sensibles à l’aide de env dans votre config JSON :

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

Cursor

Aucune instruction d’installation fournie pour Cursor. Indiqué « Bientôt disponible » dans la documentation.

Cline

Aucune instruction d’installation fournie pour Cline.

Zed

Pour Zed, ajoutez à votre settings.json :

Avec uvx :

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

Avec pip :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

FlowHunt MCP flow

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois la configuration terminée, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer "bitable-mcp" par le nom réel de votre serveur MCP et remplacez l’URL par celle de votre propre serveur MCP.


Vue d’ensemble

SectionDisponibilitéDétails/Remarques
Vue d’ensemble
Liste des promptsAucun mentionné
Liste des ressourcesAucune mentionnée
Liste des outilslist_table, describe_table, read_query
Sécurisation des clés APIUtilise env dans la configuration
Prise en charge de l’échantillonnageNon mentionné
  • Support de roots : Non mentionné
  • Prise en charge de l’échantillonnage : Non mentionné

Notre avis

Le serveur MCP Bitable est simple et ciblé, offrant les outils essentiels pour l’interaction avec une base de données (listing, schéma, requête). Il n’y a pas de trace de modèles de prompt ou de ressources MCP explicites, et la configuration n’est documentée que pour Claude et Zed. Le dépôt est ouvert mais basique, sans signes clairs de fonctionnalités MCP avancées comme roots ou sampling.

Note MCP Table : 5/10.
Il couvre bien les bases et est utilisable, mais manque de profondeur documentaire, de ressources, de prompts et de fonctions MCP avancées.

Score MCP

Dispose d’une LICENCE
Au moins un outil
Nombre de forks3
Nombre d’étoiles2

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le serveur MCP Bitablexa0?

Le serveur MCP Bitable fournit un accès direct aux capacités de feuille de calcul et de base de données collaborative de Lark Bitable via le Model Context Protocol, permettant aux assistants IA et aux outils développeurs de lister les tables, explorer les schémas et interroger les données automatiquement.

Quels outils sont disponibles dans le serveur MCP Bitablexa0?

Le serveur prend en charge trois outils principauxxa0: list_table (liste toutes les tables d'un workspace), describe_table (décrit le schéma d'une table donnée) et read_query (exécute des requêtes de type SQL pour extraire des données).

Comment puis-je fournir les clés API en toute sécuritéxa0?

Utilisez des variables d'environnement dans votre configuration (section 'env') pour stocker les clés sensibles comme PERSONAL_BASE_TOKEN et APP_TOKEN. Cela permet de conserver les identifiants hors de votre code source.

Quels sont les principaux cas d'usage pour ce serveur MCPxa0?

Les cas d'usage incluent la découverte de tables de base de données, l'exploration de schémas, l'extraction automatisée de données, l'analyse de données assistée par IA et l'automatisation de workflows avec des outils comme Claude et Zed.

Comment intégrer Bitable MCP avec FlowHuntxa0?

Ajoutez un composant MCP à votre flux FlowHunt, puis configurez le serveur MCP via le format JSON fourni, en spécifiant le transport et l'URL de votre instance Bitable MCP. Cela permet à votre agent IA d'accéder à tous les outils du serveur Bitable.

Boostez vos workflows de données avec Bitable MCP

Connectez vos agents IA à Lark Bitable pour une découverte puissante de bases de données, l'exploration de schémas et des requêtes automatisées. Rationalisez vos processus pilotés par la donnée avec FlowHunt dès aujourd'hui.

En savoir plus