
Bitable MCP向けAIエージェント
Bitable MCP(マルチチャネルプラットフォーム)とFlowHuntのAIエージェントを連携し、データ同期やプロセス自動化をシームレスに実現。ワークフローの自動化、多チャネルデータの管理、チームの生産性向上を高度なAI機能でサポートします。テーブルやデータベース、リモートソースを手軽に接続し、業務運用を効率化します。

データ同期の自動化
Bitable MCPのテーブルを他のSaaSプラットフォームやデータベースと簡単に同期。インテリジェントな自動化でデータの一貫性を保ち、手動入力を排除。複数ソースのデータ運用を効率化し、より迅速かつ正確な業務プロセスを実現します。
- リアルタイム同期.
- 各プラットフォーム間での変更を即時同期し、データを常に最新に保ちます。
- マルチソース連携.
- Bitable MCPをさまざまなデータベースやSaaSツールと接続し、統合的なデータ管理を実現します。
- クラウド自動化.
- クラウド上で繰り返し作業を自動化し、手作業やミスを削減します。

カスタムワークフロー自動化
Bitable MCPとFlowHuntでビジネスニーズに合わせたカスタムワークフローを構築・自動化。シンプルなトリガーから複雑なマルチステッププロセスまで、チームが日常業務を効率的かつミスなくこなせるよう支援します。
- ドラッグ&ドロップ式ワークフロービルダー.
- ビジュアルワークフロービルダーで自動化プロセスを簡単に設計・導入できます。
- 条件分岐ロジック.
- ビジネス要件に合わせたトリガーや条件を設定し、自動化を実現します。

データ集中管理
すべてのチャネルデータを1つの直感的なダッシュボードで管理・更新・アクセス可能。Bitable MCPとFlowHuntの連携で、集中管理を実現し、トレンド分析やKPIのモニタリング、データドリブンな意思決定を迅速に行えます。
- 統合ダッシュボード.
- すべてのデータを単一画面で閲覧・分析・コントロールできます。
- アクセス制御&セキュリティ.
- 権限設定や堅牢なセキュリティ機能で機密データを保護します。
FlowHuntの実際の動きを体験
FlowHuntがどのように顧客対応を自動化し、チームの生産性を向上させるかを体験できます。ライブデモのご予約や、無料トライアルから始めましょう!
bitable-mcpとは
bitable-mcpは、Lark(Feishu)が開発した共同作業型クラウドスプレッドシート・データベースツール「Lark Bitable」へのシームレスなアクセスを提供する、オープンソースのMCP(Model Context Protocol)サーバーです。開発者環境とLark Bitableの間の橋渡しとなり、あらかじめ用意されたツールやAPIを通じて、Bitableテーブルとプログラム的にやり取りが可能になります。bitable-mcpは連携や自動化を容易にし、開発者が異なるワークフロー内でテーブルデータのクエリ、更新、管理を効率的に実現できるよう設計されています。データ運用を効率化し、Lark BitableをAIエージェントやスクリプト、その他ビジネスツールと接続することで、生産性向上やデジタルトランスフォーメーションを加速します。
機能一覧
bitable-mcpでできること
bitable-mcpを使えば、開発者やAIエージェントはLark Bitableとの強力な連携が可能になり、プログラムによるデータアクセスや自動化、コラボレーションの強化が実現します。MCPサーバーを利用することで、Bitableテーブル上でのシームレスな操作が可能となり、ワークフロー自動化からデータドリブンな意思決定まで幅広いユースケースに対応します。
- Bitableテーブルのクエリ
- Lark Bitableテーブルから構造化データを取得し、アプリケーションや分析に活用。
- 自動更新
- ビジネスロジックやトリガーに基づき、テーブルのエントリーをプログラム的に更新・挿入・削除。
- AIエージェントとの連携
- AIワークフローとBitableテーブルを連携し、スマートなデータ操作やインサイトを実現。
- データ同期
- Lark Bitableと他のプラットフォームやデータベース間でデータを同期。
- カスタムツール構築
- MCPプロトコル経由でBitableと直接やり取りできるカスタムツールやダッシュボードを開発。

AIエージェントがbitable-mcpから得られるメリット
AIエージェントは、bitable-mcpを活用することでLark Bitableに保存された構造化データへプログラム的かつリアルタイムにアクセス可能となります。これにより、エージェントはテーブルの自律的な読み書き・更新、繰り返しのデータ管理業務の自動化、AIによる意思決定プロセスの高度化を実現できます。また、インテリジェントなワークフローの構築やパーソナライズされた自動化、プラットフォーム間でのシームレスなデータ同期も促進します。