Server MCP Lark(Feishu)

Cosa fa il Server MCP “Lark(Feishu)”?

Il Server MCP Lark(Feishu) è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per collegare assistenti AI con Lark (conosciuto anche come Feishu), una popolare suite collaborativa d’ufficio. Questo server permette ai flussi di lavoro AI di interagire con fogli, messaggi, documenti Lark e altro ancora. Fornendo un’interfaccia standardizzata, consente ai modelli AI di eseguire azioni come scrivere dati su fogli di calcolo Lark, rendendo possibile l’automazione di inserimento dati, reportistica o attività collaborative. L’integrazione migliora i flussi di lavoro di sviluppo collegando le capacità AI con la gestione documentale in tempo reale, ottimizzando le interazioni con l’ecosistema Lark per attività che altrimenti richiederebbero intervento manuale.

Elenco dei Prompt

Nessun modello di prompt è stato menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è elencata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• write_excel
  Scrive dati su un foglio Lark(Feishu) e restituisce un link. È richiesto un indirizzo email da aggiungere come permesso di accesso.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Inserimento Dati Automatico:
  Gli sviluppatori possono configurare flussi in cui l’AI scrive automaticamente dati strutturati nei fogli di calcolo Lark, riducendo l’inserimento manuale e gli errori.
• Generazione Collaborativa di Report:
  Il server può essere utilizzato per generare report nei fogli Lark, rendendoli immediatamente disponibili per la collaborazione e revisione del team.
• Integrazione di Lark con Agenti AI:
  Esponendo i fogli Lark come risorse scrivibili, gli sviluppatori possono creare agenti AI che registrano risultati, tracciano metriche o gestiscono fogli di progetto direttamente da codice o interfacce chat.
• Automazione dei Flussi di Lavoro:
  Operazioni aziendali di routine, come l’aggiornamento di fogli presenze o liste inventario, possono essere automatizzate tramite AI usando questo server.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisito: Assicurati di avere Node.js e Windsurf installati.

2. Crea un’App Lark(Feishu):
   Visita la Lark Open Platform e crea un’app.

3. Assegna Permessi:
   Concedi all’app il permesso sheets:spreadsheet:readonly.

4. Imposta le Variabili d’Ambiente:
   Imposta LARK_APP_ID e LARK_APP_SECRET nel tuo ambiente.

5. Configura in Windsurf:
   Modifica il file di configurazione per aggiungere il server 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. Salva e Riavvia:
   Salva la configurazione, riavvia Windsurf e verifica la connessione.

Claude

1. Prerequisito: Assicurati che Claude supporti l’integrazione con il server MCP.
2. Crea e configura la tua App Lark come sopra.
3. Aggiungi il Server MCP alle impostazioni di Claude:
   Inserisci lo snippet JSON nella configurazione MCP di Claude.
4. Proteggi le credenziali usando variabili d’ambiente come sopra.
5. Riavvia e verifica l’integrazione.

Cursor

1. Installa Cursor e configura Node.js.
2. Crea la tua App Lark(Feishu) e imposta le autorizzazioni richieste.
3. Aggiungi il server MCP alla configurazione di Cursor:
   Usa la stessa configurazione JSON come sopra.
4. Imposta le variabili d’ambiente per le chiavi API.
5. Riavvia Cursor e verifica la presenza del server MCP.

Cline

1. Configura Cline e Node.js.

2. Registra e configura la tua app Lark(Feishu) con le autorizzazioni.

3. Aggiungi quanto segue alla configurazione di 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. Salva e riavvia Cline.

5. Testa la connessione per confermare la configurazione.

Proteggere le Chiavi API

Utilizza sempre variabili d’ambiente per memorizzare valori di configurazione sensibili come le chiavi API. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP con questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “lark-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base ai contenuti trovati, questo server MCP è in una fase molto iniziale, con strumenti e documentazione minimi. Espone principalmente un solo strumento e mancano dettagli su prompt o risorse. Le istruzioni di configurazione sono chiare ma basilari. Per ora, il server ottiene un punteggio basso in termini di completezza e usabilità per flussi MCP più ampi.

Punteggio MCP