Lark(Feishu) MCP-server

Hva gjør “Lark(Feishu)” MCP-serveren?

Lark(Feishu) MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-implementasjon utviklet for å koble AI-assistenter med Lark (også kjent som Feishu), en populær samarbeidsorientert kontorpakke. Denne serveren muliggjør AI-drevne arbeidsflyter som kan samhandle med Lark-ark, meldinger, dokumenter og mer. Ved å tilby et standardisert grensesnitt, lar den AI-modeller utføre handlinger som å skrive data til Lark-regneark, noe som gjør det mulig å automatisere dataregistrering, rapportering eller samarbeidende oppgaver. Integrasjonen forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å koble AI-funksjonalitet med sanntids dokumenthåndtering, og effektiviserer interaksjonene med Lark-økosystemet for oppgaver som ellers ville krevd manuell innsats.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler ble nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke ressurser er oppført i depotet.

Liste over verktøy

• write_excel
  Skriv data til et ark i et Lark(Feishu)-regneark og returner en lenke. Krever en e-postadresse som tilgangstillatelse.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert dataregistrering:
  Utviklere kan sette opp arbeidsflyter der AI automatisk skriver strukturert data inn i Lark-regneark, og dermed reduserer manuelt arbeid og potensielle feil.
• Samarbeidende rapportgenerering:
  Serveren kan brukes til å generere rapporter i Lark-ark, slik at de umiddelbart er tilgjengelige for samarbeid og gjennomgang i teamet.
• Integrasjon av Lark med AI-agenter:
  Ved å eksponere Lark-ark som skrivbare ressurser, kan utviklere bygge AI-agenter som logger resultater, sporer målinger eller administrerer prosjektark direkte fra kode eller chatte-grensesnitt.
• Arbeidsflytautomatisering:
  Rutinemessige forretningsprosesser, som å oppdatere fraværsark eller lagerlister, kan automatiseres via AI ved hjelp av denne serveren.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Forutsetning: Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.

2. Opprett en Lark(Feishu)-app:
   Besøk Lark Open Platform og opprett en app.

3. Søk om tillatelser:
   Gi appen sheets:spreadsheet:readonly-tillatelse.

4. Sett miljøvariabler:
   Sett LARK_APP_ID og LARK_APP_SECRET i ditt miljø.

5. Konfigurer i Windsurf:
   Rediger din konfigurasjonsfil for å legge til MCP-serveren:

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

6. Lagre og start på nytt:
   Lagre konfigurasjonen, start Windsurf på nytt, og verifiser tilkoblingen.

Claude

1. Forutsetning: Sørg for at Claude støtter MCP-serverintegrasjon.
2. Opprett og konfigurer din Lark-app som ovenfor.
3. Legg til MCP-server i Claude-innstillinger:
   Sett inn JSON-utdraget i Claudes MCP-konfigurasjon.
4. Sikre legitimasjon ved å bruke miljøvariabler som vist ovenfor.
5. Start på nytt og verifiser integrasjonen.

Cursor

1. Installer Cursor og sett opp Node.js.
2. Opprett din Lark(Feishu)-app og angi nødvendige tillatelser.
3. Legg til MCP-serveren i Cursor sin konfigurasjon:
   Bruk samme JSON-konfigurasjon som ovenfor.
4. Sett miljøvariabler for API-nøkler.
5. Start Cursor på nytt og sjekk om MCP-serveren er tilgjengelig.

Cline

1. Sett opp Cline og Node.js.

2. Registrer og konfigurer din Lark(Feishu)-app med tillatelser.

3. Legg til følgende i din Cline-konfigurasjon:

   "mcpServers": {
     "mcpServerLark": {
       "description": "MCP Server For Lark(Feishu)",
       "command": "uvx",
       "args": [
         "parent_of_servers_repo/servers/src/mcp_server_lark"
       ],
       "env": {
         "LARK_APP_ID": "xxx",
         "LARK_APP_SECRET": "xxx"
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.

5. Test tilkoblingen for å bekrefte oppsettet.

Sikring av API-nøkler

Bruk alltid miljøvariabler for å lagre sensitive konfigurasjonsverdier som API-nøkler. Eksempel:

"env": {
  "LARK_APP_ID": "your_app_id",
  "LARK_APP_SECRET": "your_app_secret"
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Etter konfigurasjon kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “lark-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på innholdet som er funnet, er denne MCP-serveren på et svært tidlig stadium, med minimalt med verktøy og dokumentasjon. Den tilbyr hovedsakelig ett verktøy og mangler detaljer om prompt-maler eller ressurser. Konfigurasjonsinstruksjonene er tydelige, men enkle. Foreløpig scorer serveren lavt med hensyn til fullstendighet og brukervennlighet for bredere MCP-arbeidsflyter.

MCP-score