
TeamRetro MCP Server
Il server TeamRetro MCP collega gli assistenti AI con la piattaforma TeamRetro, consentendo l'automazione della gestione del team, dei retrospettivi, dei contro...
Integra Microsoft Teams nei tuoi flussi di lavoro AI con mcp-teams-server, permettendo ai bot di leggere, pubblicare e rispondere ai messaggi, menzionare utenti e ottimizzare la collaborazione all’interno di canali e chat Teams.
Il mcp-teams-server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per integrarsi con Microsoft Teams. Consente agli assistenti AI di interagire con Teams offrendo funzionalità come la lettura dei messaggi, la creazione di nuovi messaggi, la risposta a conversazioni esistenti e la menzione di membri all’interno di canali o chat di Teams. Collegando i flussi di lavoro AI e Teams, questo server permette agli sviluppatori di automatizzare e migliorare la collaborazione, semplificare la comunicazione e costruire assistenti intelligenti in grado di accedere e agire sui dati di Teams. Il server funge da middleware, esponendo le funzionalità di Microsoft Teams come strumenti, risorse e contesto, facilitando così agli agenti e client basati su LLM l’esecuzione e la standardizzazione di vari compiti legati a Teams nei propri flussi di lavoro.
Nessuna informazione trovata nel repository riguardo ai template di prompt.
Nessuna risorsa esplicita documentata nei contenuti del repository disponibili.
windsurf.json
).mcpServers
.Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
Esempio per la Sicurezza delle Chiavi API:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"],
"env": {
"TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
}
}
}
}
mcpServers
.Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
o il file di configurazione equivalente.mcpServers
.Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
.Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
Esempio per la Sicurezza delle Chiavi API:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"],
"env": {
"TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
}
}
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo la componente MCP al tuo flusso e collegandola al tuo agente AI:
Clicca sulla componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione di sistema MCP, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:
{
"teams-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come uno strumento accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “teams-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Panoramica dalla descrizione del repo |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicita documentata |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Elencati sulla base della descrizione e repo |
Sicurezza delle Chiavi API | ✅ | Fornito sample.env; uso standard delle env |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non menzionato nel repo o nella documentazione |
Tra le due tabelle:
Il mcp-teams-server offre una solida integrazione con Teams ed espone strumenti principali, ma manca di documentazione su template di prompt e risorse esplicite. Sampling e roots support non sono dettagliati. In base a copertura e usabilità, questo MCP ottiene un punteggio di 7/10.
Ha una LICENSE | Sì (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | Sì |
Numero di Fork | 15 |
Numero di Stelle | 253 |
Il mcp-teams-server è un'implementazione del Model Context Protocol per Microsoft Teams, che permette agli agenti AI di leggere e pubblicare messaggi, rispondere nei thread e menzionare utenti all'interno dei canali e delle chat di Teams tramite strumenti standardizzati per l'automazione dei flussi di lavoro.
Espone strumenti per leggere messaggi, creare nuovi post, rispondere a thread esistenti e menzionare membri in Teams, abilitando automazione avanzata e interazione all'interno dell'ambiente Teams.
Puoi automatizzare notifiche di team, generare e pubblicare report delle riunioni, implementare bot Q&A contestuali, gestire attività e automatizzare assistenza clienti nei canali Teams tramite il server.
Memorizza le chiavi API come variabili d'ambiente e richiamale nella configurazione del server MCP usando le sezioni 'env' e 'inputs', come mostrato negli esempi di configurazione.
Aggiungi la componente MCP nel tuo flusso, poi configurala con i dettagli del Teams MCP server (transport, URL) nella configurazione di sistema MCP. Il tuo agente AI avrà così accesso agli strumenti di automazione Teams.
Aumenta la produttività e la collaborazione collegando Microsoft Teams ai tuoi flussi di lavoro potenziati dall'AI utilizzando il server MCP mcp-teams-server.
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