“Bitable” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Bitable MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 통해 협업 스프레드시트이자 데이터베이스 플랫폼인 Lark Bitable에 원활하게 접근할 수 있게 해줍니다. 이 서버를 이용하면 AI 어시스턴트 및 개발 도구가 사전 정의된 도구를 통해 Bitable 테이블과 직접 상호작용할 수 있습니다. Bitable MCP를 통해 사용자는 사용 가능한 테이블 목록화, 테이블 스키마 설명, SQL과 유사한 문법으로 데이터 쿼리 등 데이터베이스 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 MCP 서버는 데이터 추출, 관리, 통합이 필요한 워크플로우를 간소화하여, Lark Bitable 내 구조화된 데이터와 상호작용하는 지능형 어시스턴트나 자동화 파이프라인 구축을 쉽게 만듭니다. MCP 통합 덕분에 다양한 AI 플랫폼 및 개발 환경과의 호환성도 보장되어, 데이터 중심 애플리케이션을 다루는 개발자와 사용자 양측 모두의 생산성을 높입니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

제공된 문서나 코드에 명시적인 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• list_table
  현재 Bitable 인스턴스의 테이블 목록을 반환합니다. JSON 인코딩된 테이블 이름 목록을 반환합니다.
• describe_table
  테이블 이름을 입력받아 해당 테이블의 스키마(컬럼 목록)를 JSON으로 반환합니다. name 파라미터(string)를 받습니다.
• read_query
  SQL 쿼리를 실행하여 테이블에서 데이터를 조회합니다. sql 파라미터(string)를 받고, 쿼리 결과를 JSON으로 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 테이블 탐색
  개발자와 AI 에이전트가 Bitable 워크스페이스 내 모든 테이블을 빠르게 목록화할 수 있어, 관련 데이터 소스 탐색 및 선택이 쉬워집니다.
• 스키마 분석
  테이블 스키마를 설명하여 컬럼 및 데이터 타입 구조를 파악할 수 있고, 견고한 쿼리나 데이터 통합에 도움이 됩니다.
• 자동 데이터 추출
  SQL과 유사한 쿼리를 사용해 필요한 데이터만 보고서, 대시보드, 또는 후속 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 데이터 분석
  AI 어시스턴트가 이 도구들을 활용해 자동 분석, 데이터 질문 응답, Bitable 테이블에서 인사이트 요약을 할 수 있습니다.
• 워크플로우 자동화
  Claude, Zed 등 다른 도구/플랫폼과 연동하여 동기화, 정리, 집계 등 데이터 기반 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 설치 안내가 제공되지 않았습니다. 문서에는 “준비 중”으로 표시되어 있습니다.

Claude

1. uvx가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Lark Bitable에서 PERSONAL_BASE_TOKEN과 APP_TOKEN을 발급받으세요.

3. 아래 내용을 Claude 설정에 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["bitable-mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
           "APP_TOKEN": "your-app-token"
       }
     }
   }
   

4. 또는 pip로 설치 후 설정을 업데이트하세요:

   pip install bitable-mcp
   

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "bitable_mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
           "APP_TOKEN": "your-app-token"
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장한 뒤 Claude를 재시작하세요.

API 키 보안:
민감한 키는 JSON 구성의 env를 사용해 저장하세요.

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
  "APP_TOKEN": "your-app-token"
}

Cursor

Cursor에 대한 설치 안내가 제공되지 않았습니다. 문서에는 “준비 중”으로 표시되어 있습니다.

Cline

Cline에 대한 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Zed

Zed의 경우 settings.json에 아래와 같이 추가하세요.

uvx 사용 시:

"context_servers": [
  "bitable-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["bitable-mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
],

pip 사용 시:

"context_servers": {
  "bitable-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "bitable_mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
},

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성 후에는 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. "bitable-mcp"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 바꿔주세요.

개요

• Roots 지원: 언급 없음
• 샘플링 지원: 언급 없음

평가 의견

Bitable MCP 서버는 핵심적인 데이터베이스 인터랙션(목록, 스키마, 쿼리)에 집중하며 단순 명료합니다. 프롬프트 템플릿이나 명시적 MCP 리소스는 없으며, 설치 안내는 Claude, Zed에만 상세히 제공됩니다. 저장소는 오픈되어 있으나 기본적이며, roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능의 명확한 표시는 없습니다.

MCP 테이블 평점: 5/10
기본은 잘 갖추었고 사용성도 있지만, 문서의 깊이, 리소스, 프롬프트, 고급 MCP 기능이 부족합니다.

MCP 점수