
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Integreer Microsoft Teams in je AI-workflows met mcp-teams-server, waarmee bots berichten kunnen lezen, plaatsen en beantwoorden, gebruikers kunnen noemen en samenwerking binnen Teams-kanalen en chats kunnen stroomlijnen.
De mcp-teams-server is een Model Context Protocol (MCP) serverimplementatie die is ontworpen voor integratie met Microsoft Teams. Hiermee kunnen AI-assistenten communiceren met Teams door functionaliteiten te bieden zoals het lezen van berichten, het aanmaken van nieuwe berichten, antwoorden op bestaande gesprekken en het noemen van leden binnen Teams-kanalen of chats. Door AI-workflows te koppelen aan Teams, stelt deze server ontwikkelaars in staat samenwerking te automatiseren en te verbeteren, communicatie te stroomlijnen en intelligente assistenten te bouwen die toegang hebben tot en kunnen handelen op Teams-data. De server fungeert als een middleware en stelt Microsoft Teams-functionaliteit beschikbaar als tools, resources en context, waardoor LLM-gebaseerde agenten en clients eenvoudiger verschillende Teams-taken kunnen uitvoeren en standaardiseren binnen hun workflows.
Geen informatie gevonden in de repository over prompt-sjablonen.
Geen expliciete resources gedocumenteerd in de beschikbare repository-inhoud.
windsurf.json
).mcpServers
-object.JSON Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels Beveiligen Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"],
"env": {
"TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
}
}
}
}
mcpServers
.JSON Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
of een equivalent configuratiebestand.mcpServers
.JSON Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
.JSON Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels Beveiligen Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"teams-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp-teams-server@latest"],
"env": {
"TEAMS_API_KEY": "${TEAMS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${TEAMS_API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met het volgende JSON-formaat:
{
"teams-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “teams-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Overzicht uit repo-beschrijving |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | Op basis van beschrijving en repo-info |
API-sleutels Beveiligen | ✅ | Voorbeeld sample.env; standaard env-gebruik |
Sampling Support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Niet genoemd in repo of documentatie |
Tussen de twee tabellen:
De mcp-teams-server biedt solide Teams-integratie en stelt kernhulpmiddelen beschikbaar, maar mist documentatie over prompt-sjablonen en expliciete resources. Sampling- en roots-ondersteuning zijn niet beschreven. Op basis van dekking en bruikbaarheid scoort deze MCP een 7/10.
Heeft een LICENSE | Ja (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | Ja |
Aantal Forks | 15 |
Aantal Sterren | 253 |
De mcp-teams-server is een Model Context Protocol-implementatie voor Microsoft Teams, waarmee AI-agenten berichten kunnen lezen en plaatsen, antwoorden in threads, en gebruikers noemen binnen Teams-kanalen en chats via gestandaardiseerde tools voor workflowautomatisering.
Het biedt tools om berichten te lezen, nieuwe berichten te plaatsen, te antwoorden op bestaande threads en leden te noemen in Teams, wat rijke automatisering en interactie binnen Teams-omgevingen mogelijk maakt.
Je kunt teammeldingen automatiseren, vergaderverslagen genereren en posten, contextuele Q&A-bots implementeren, taken beheren en klantenondersteuning automatiseren binnen Teams-kanalen met de server.
Sla je API-sleutels op als omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je MCP-serverconfiguratie via de 'env'- en 'inputs'-secties, zoals getoond in de installatievoorbeelden.
Voeg het MCP-component toe aan je flow en configureer het met de Teams MCP-servergegevens (transport, URL) in de systeem-MCP-configuratie. Je AI-agent krijgt dan toegang tot Teams-automatiseertools.
Verhoog de productiviteit en samenwerking door Microsoft Teams te verbinden met je AI-gestuurde workflows met de mcp-teams-server MCP server.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De Todos MCP Server is een open-source takenlijstapplicatie met Model Context Protocol (MCP)-ondersteuning, waarmee AI-assistenten en chatbots taken programmati...