Bitable MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Bitable” MCP Server?

Bitable MCP Server gir sømløs tilgang til Lark Bitable, en samarbeidsplattform for regneark og databaser, gjennom Model Context Protocol (MCP). Denne serveren gjør det mulig for AI-assistenter og utviklerverktøy å samhandle direkte med Bitable-tabeller ved hjelp av forhåndsdefinerte verktøy. Med Bitable MCP kan brukere automatisere databaseoperasjoner som å liste tilgjengelige tabeller, beskrive tabellskjemaer og hente ut data ved hjelp av SQL-lignende spørringer. Denne MCP-serveren strømlinjeformer arbeidsflyter som involverer datauthenting, administrasjon og integrasjon, og gjør det enklere å bygge intelligente assistenter eller automatiseringspipeliner som samhandler med strukturert data i Lark Bitable. Integrasjonen med MCP sørger også for kompatibilitet med ulike AI-plattformer og utviklingsmiljøer, og øker produktiviteten for utviklere og brukere som arbeider med datadrevne applikasjoner.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over Verktøy

• list_table
  Lister tabeller for den nåværende Bitable-instansen. Returnerer en JSON-kodet liste over tabellnavn.
• describe_table
  Beskriver en tabell etter navn. Tar en name-parameter (streng) og returnerer en JSON-kodet liste over kolonner i tabellen.
• read_query
  Utfører en SQL-spørring for å lese data fra tabellene. Tar en sql-parameter (streng) og returnerer en JSON-kodet liste over spørringsresultater.

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Database-tabelloppdagelse
  Utviklere og AI-agenter kan raskt liste alle tabeller i et Bitable-arbeidsområde og gjøre det enklere å navigere og velge relevante datakilder.
• Skjemautforskning
  Ved å beskrive tabellskjemaer kan brukere forstå strukturen til tabellene, inkludert kolonner og datatyper, noe som hjelper med å bygge robuste spørringer eller dataintegrasjoner.
• Automatisert datauthenting
  Med SQL-lignende spørringer kan brukere hente ut bestemte datasegmenter til rapportering, dashbord eller videre bruk i applikasjoner.
• AI-assistert dataanalyse
  AI-assistenter kan bruke disse verktøyene til å automatisere analyse, svare på datarelaterte spørsmål eller oppsummere innsikt fra Bitable-tabeller.
• Arbeidsflytautomatisering
  Integrer med andre verktøy eller plattformer (som Claude eller Zed) for å trigge datadrevne arbeidsflyter som synkronisering, rensing eller aggregering av poster.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner gitt for Windsurf. Merket som “Kommer snart” i dokumentasjonen.

Claude

1. Sørg for at du har uvx installert.

2. Skaff deg din PERSONAL_BASE_TOKEN og APP_TOKEN fra Lark Bitable.

3. Legg til følgende i dine Claude-innstillinger:

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

4. Alternativt kan du installere via pip og oppdatere innstillinger:

   pip install bitable-mcp
   

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

5. Lagre konfigurasjonen din og start Claude på nytt.

Sikring av API-nøkler:
Lagre sensitive nøkler ved å bruke env i JSON-konfigurasjonen din:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "din-personlige-base-token",
  "APP_TOKEN": "din-app-token"
}

Cursor

Ingen oppsettinstruksjoner gitt for Cursor. Merket som “Kommer snart” i dokumentasjonen.

Cline

Ingen oppsettinstruksjoner gitt for Cline.

Zed

For Zed, legg til i din settings.json:

Ved bruk av uvx:

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

Ved bruk av pip:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen limer du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "bitable-mcp" til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

• Roots-støtte: Ikke nevnt
• Sampling-støtte: Ikke nevnt

Vår mening

Bitable MCP-serveren er enkel og fokusert, og tilbyr essensielle verktøy for databaseinteraksjon (listing, skjema, spørring). Det er ingen bevis på prompt-maler eller eksplisitte MCP-ressurser, og oppsett er kun fullstendig dokumentert for Claude og Zed. Depotet er åpent, men grunnleggende, uten tydelige tegn på avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling.

MCP-tabellvurdering: 5/10.
Den dekker det grunnleggende godt og er brukbar, men mangler dokumentasjonsdybde, ressurser, prompter og avanserte MCP-funksjoner.

MCP-poengsum