Serveur MCP Lark(Feishu)

Que fait le serveur MCP “Lark(Feishu)” ?

Le serveur MCP Lark(Feishu) est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour connecter les assistants IA à Lark (également connu sous le nom de Feishu), une suite bureautique collaborative populaire. Ce serveur permet aux workflows pilotés par l’IA d’interagir avec les feuilles, messages, documents Lark, et plus encore. En fournissant une interface standardisée, il permet aux modèles IA d’effectuer des actions telles que l’écriture de données dans des feuilles de calcul Lark, rendant possible l’automatisation de la saisie de données, des rapports ou des tâches collaboratives. L’intégration améliore les workflows de développement en faisant le lien entre les capacités de l’IA et la gestion documentaire en temps réel, fluidifiant les interactions avec l’écosystème Lark pour des tâches qui nécessiteraient autrement une intervention manuelle.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource spécifique n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

• write_excel
  Écrit des données dans une feuille Lark(Feishu) et retourne un lien. Une adresse email est requise pour l’autorisation d’accès.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Saisie de données automatisée :
  Les développeurs peuvent configurer des workflows où l’IA écrit automatiquement des données structurées dans des feuilles Lark, réduisant la saisie manuelle et les erreurs potentielles.
• Génération collaborative de rapports :
  Le serveur peut être utilisé pour générer des rapports dans des feuilles Lark, les rendant immédiatement accessibles à toute l’équipe pour collaboration et relecture.
• Intégration de Lark avec des agents IA :
  En exposant les feuilles Lark comme ressources modifiables, les développeurs peuvent créer des agents IA qui consignent des résultats, suivent des indicateurs ou gèrent des feuilles projets directement depuis le code ou des interfaces de chat.
• Automatisation de workflow :
  Les opérations métier courantes, telles que la mise à jour de feuilles de présence ou de listes d’inventaire, peuvent être automatisées via l’IA à l’aide de ce serveur.

Comment le configurer

Windsurf

1. Pré-requis : Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.

2. Créer une application Lark(Feishu) :
   Rendez-vous sur la plateforme Lark Open et créez une application.

3. Demander les permissions :
   Accordez à l’application la permission sheets:spreadsheet:readonly.

4. Définir les variables d’environnement :
   Définissez LARK_APP_ID et LARK_APP_SECRET dans votre environnement.

5. Configurer dans Windsurf :
   Modifiez votre fichier de configuration pour ajouter le serveur MCP :

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

6. Enregistrez et redémarrez :
   Enregistrez la configuration, redémarrez Windsurf et vérifiez la connexion.

Claude

1. Pré-requis : Vérifiez que Claude prend en charge l’intégration du serveur MCP.
2. Créez et configurez votre application Lark comme ci-dessus.
3. Ajoutez le serveur MCP dans les paramètres de Claude :
   Insérez le snippet JSON dans la configuration MCP de Claude.
4. Sécurisez les identifiants via les variables d’environnement comme montré ci-dessus.
5. Redémarrez et vérifiez l’intégration.

Cursor

1. Installez Cursor et configurez Node.js.
2. Créez votre application Lark(Feishu) et définissez les permissions requises.
3. Ajoutez le serveur MCP à la configuration de Cursor :
   Utilisez la même configuration JSON que ci-dessus.
4. Définissez les variables d’environnement pour les clés API.
5. Redémarrez Cursor et vérifiez la présence du serveur MCP.

Cline

1. Configurez Cline et Node.js.

2. Enregistrez et configurez votre application Lark(Feishu) avec les permissions.

3. Ajoutez ce qui suit à votre configuration Cline :

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.

5. Testez la connexion pour valider la configuration.

Sécurisation des clés API

Utilisez toujours des variables d’environnement pour stocker les valeurs sensibles comme les clés API. Exemple :

"env": {
  "LARK_APP_ID": "your_app_id",
  "LARK_APP_SECRET": "your_app_secret"
}

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

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 :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “lark-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après le contenu trouvé, ce serveur MCP est à un stade très précoce, avec peu d’outils et de documentation. Il expose principalement un seul outil et manque de détails sur les prompts ou les ressources. Les instructions de configuration sont claires mais basiques. Pour l’instant, le serveur obtient une note faible en termes d’exhaustivité et d’utilisabilité pour des workflows MCP plus larges.

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