mcp-teams-server MCPサーバー

「mcp-teams-server」MCPサーバーとは？

mcp-teams-serverは、Microsoft Teamsとの連携のために設計されたModel Context Protocol (MCP) サーバー実装です。AIアシスタントがTeamsとやり取りできるよう、メッセージの読み取り、新規メッセージ作成、既存会話への返信、Teamsチャンネルやチャット内でのメンバーのメンションなどの機能を提供します。AIワークフローとTeamsをつなぐことで、開発者はコラボレーションの自動化や強化、コミュニケーションの効率化、Teamsデータにアクセスしアクションできるインテリジェントアシスタントの構築が可能です。このサーバーはミドルウェアとして機能し、Microsoft Teamsの機能をツールやリソース、コンテキストとして公開することで、LLMベースのエージェントやクライアントが様々なTeams関連タスクをワークフロー内で標準的に実行しやすくします。

プロンプト一覧

リポジトリにプロンプトテンプレートに関する情報は見つかりませんでした。

リソース一覧

利用可能なリポジトリ内容には明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• メッセージの読み取り
  AIクライアントがMicrosoft Teamsのチャンネルやチャットからメッセージを取得・閲覧できます。
• メッセージの作成
  Teamsチャンネルやチャットに新しいメッセージを生成・投稿できます。
• メッセージへの返信
  Teamsスレッド内の特定メッセージへ返信できます。
• メンバーのメンション
  メッセージ内で特定ユーザーをタグ付けまたはメンションできます。

このMCPサーバーのユースケース

• チームへの通知自動化
  Teamsチャンネルに重要な更新やアラートを自動送信し、組織内の迅速な情報共有を実現。
• 会議要約とフォローアップ
  AI生成の会議要約やアクションポイントをTeamsチャンネルやチャットに直接投稿し、生産性向上をサポート。
• コンテキストQ&Aボット
  チャンネルの最近のアクティビティや会話履歴に基づき質問に答えるAIボットを実装。
• タスク管理統合
  タスクリストの作成・更新や、Teams内でユーザーをメンションしてリマインダーを送信。
• カスタマーサポート自動化
  AIがサポートチャンネルを監視し、リアルタイムで問い合わせに対応・エスカレーションを行います。

セットアップ方法

Windsurf

1. ご利用のシステムにNode.jsとWindsurfがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（例: windsurf.json）を見つけます。
3. mcpServersオブジェクトにmcp-teams-serverのエントリを追加します。
4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Windsurf UIでサーバー接続を確認してください。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

APIキーのセキュリティ確保例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Claudeデスクトップまたはウェブクライアントをインストールします。
2. Claudeの設定パネルを開きます。
3. mcpServersの下にMCPサーバー設定を追加します。
4. 設定を保存し、Claudeクライアントを再起動します。
5. ClaudeツールにTeams統合が表示されていることを確認します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Cursorをインストールし、Node.jsが利用できることを確認します。
2. cursor.jsonまたは相当する設定ファイルを編集します。
3. mcpServersにmcp-teams-serverの設定スニペットを挿入します。
4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働しアクセス可能であることを検証します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Clineおよび必要な前提ソフトをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersの下にmcp-teams-serverのエントリを追加します。
4. Clineを再起動して変更を適用します。
5. クライアント側でTeams MCPサーバーが利用可能となっているか確認します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"]
    }
  }
}

APIキーのセキュリティ確保例:

{
  "mcpServers": {
    "teams-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-teams-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCPサーバー利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、それをAIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックし設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー詳細を入力してください。

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

設定後、AIエージェントがこのMCPの全機能にツールとしてアクセスできるようになります。“teams-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

サマリー

表のまとめ：
mcp-teams-serverはTeamsとの優れた統合と主要ツールの公開を実現していますが、プロンプトテンプレートや明示的リソースのドキュメントはありません。サンプリングやrootsサポートも記載されていません。カバレッジと使いやすさから本MCPは7/10の評価です。

MCPスコア