mcp-teams-server MCP 서버

“mcp-teams-server” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-teams-server는 Microsoft Teams와 연동할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체입니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트가 Teams의 메시지 읽기, 새 메시지 생성, 기존 대화에 답장, 채널 및 채팅 내 팀원 멘션 등 다양한 상호작용을 할 수 있습니다. AI 워크플로우와 Teams를 연결해 개발자가 협업을 자동화하고, 커뮤니케이션을 간소화하며, Teams 데이터를 활용해 지능적인 어시스턴트를 구축할 수 있도록 돕습니다. 서버는 Microsoft Teams의 다양한 기능을 도구, 리소스, 컨텍스트로 노출하는 미들웨어 역할을 하여, LLM 기반 에이전트와 클라이언트가 Teams 관련 작업을 손쉽게 표준화하고 실행할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소 내에 명시된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 메시지 읽기
  AI 클라이언트가 Microsoft Teams 채널 또는 채팅의 메시지를 가져오고 읽을 수 있습니다.
• 메시지 생성
  Teams 채널 또는 채팅에 새 메시지를 생성하고 게시할 수 있습니다.
• 메시지에 답장
  Teams 스레드 내 특정 메시지에 답장할 수 있습니다.
• 멤버 멘션
  AI가 메시지에서 특정 사용자를 태그하거나 멘션할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 팀 공지 자동화
  조직 내 적시에 커뮤니케이션이 이루어지도록 Teams 채널에 중요한 업데이트와 알림을 자동으로 전송합니다.
• 회의 요약 및 후속 조치
  AI가 생성한 회의 요약이나 액션 아이템을 Teams 채널이나 채팅에 직접 게시해 생산성을 높입니다.
• 컨텍스트 Q&A 봇
  최근 채널 활동이나 대화 이력을 바탕으로 질문에 답변하는 AI 봇을 구현할 수 있습니다.
• 작업 관리 통합
  작업 목록을 생성·업데이트하고, Teams에서 사용자를 멘션해 리마인더를 보낼 수 있습니다.
• 고객 지원 자동화
  AI가 지원 채널을 모니터링하며, 실시간으로 문의에 답하거나 이슈를 에스컬레이션할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 객체에 mcp-teams-server 항목을 추가하세요.
4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf UI에서 서버 연결을 확인하세요.

JSON 예시:

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

API 키 보안 예시:

{
  "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 데스크톱 또는 웹 클라이언트를 설치하세요.
2. Claude 설정 패널을 여세요.
3. mcpServers 아래에 MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 저장 후 Claude 클라이언트를 재시작하세요.
5. Claude 도구에서 Teams 연동이 나타나는지 확인하세요.

JSON 예시:

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

Cursor

1. Cursor를 설치하고 Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. cursor.json 또는 해당 설정 파일을 편집하세요.
3. mcpServers에 mcp-teams-server 설정 스니펫을 추가하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 있는지 확인하세요.

JSON 예시:

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

Cline

1. Cline과 필요한 사전 조건을 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 아래에 mcp-teams-server 항목을 추가하세요.
4. 변경 사항을 적용하려면 Cline을 재시작하세요.
5. 클라이언트에서 Teams MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

JSON 예시:

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

API 키 보안 예시:

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP를 도구로 사용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “teams-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 바꿔 입력하세요.

개요

두 표의 비교:
mcp-teams-server는 탄탄한 Teams 연동과 핵심 도구들을 제공하지만, 프롬프트 템플릿 및 명시적 리소스 문서는 부족합니다. 샘플링·루트 지원도 명확하지 않습니다. 커버리지와 사용성 기준, 이 MCP는 7/10 점수를 받을 수 있습니다.

MCP 점수