Serwer MCP Lark(Feishu)

Co robi serwer MCP “Lark(Feishu)”?

Serwer MCP Lark(Feishu) to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów AI z Lark (znanym także jako Feishu), popularnym pakietem biurowym do współpracy. Serwer ten umożliwia przepływom pracy opartym na AI interakcję z arkuszami, wiadomościami, dokumentami i innymi elementami Lark. Dzięki standaryzowanemu interfejsowi pozwala modelom AI wykonywać czynności takie jak zapisywanie danych do arkuszy Lark, co umożliwia automatyzację wprowadzania danych, raportowania czy zadań zespołowych. Integracja ta usprawnia procesy deweloperskie, łącząc możliwości AI z zarządzaniem dokumentami w czasie rzeczywistym i usprawniając działania w ekosystemie Lark, które dotychczas wymagały ręcznej obsługi.

Lista promptów

W repozytorium nie podano szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie wymieniono konkretnych zasobów.

Lista narzędzi

• write_excel
  Zapisz dane do arkusza Lark(Feishu) i zwróć link. Wymagany jest adres e-mail do uzyskania dostępu.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Automatyczne wprowadzanie danych:
  Programiści mogą tworzyć przepływy, w ramach których AI automatycznie zapisuje ustrukturyzowane dane do arkuszy Lark, ograniczając ręczne wprowadzanie i ryzyko błędów.
• Wspólne generowanie raportów:
  Serwer może służyć do generowania raportów w arkuszach Lark, które natychmiast są dostępne do współpracy i przeglądu przez zespół.
• Integracja Lark z agentami AI:
  Poprzez udostępnienie arkuszy Lark jako zasobów do zapisu, programiści mogą tworzyć agentów AI, którzy rejestrują wyniki, śledzą metryki lub zarządzają projektami bezpośrednio z poziomu kodu lub czatu.
• Automatyzacja procesów:
  Rutynowe operacje biznesowe, takie jak aktualizacja list obecności czy stanów magazynowych, można zautomatyzować przez AI przy użyciu tego serwera.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Windsurf.

2. Utwórz aplikację Lark(Feishu):
   Odwiedź Lark Open Platform i utwórz aplikację.

3. Nadaj uprawnienia:
   Przyznaj aplikacji uprawnienie sheets:spreadsheet:readonly.

4. Ustaw zmienne środowiskowe:
   Skonfiguruj LARK_APP_ID i LARK_APP_SECRET w swoim środowisku.

5. Skonfiguruj w Windsurf:
   Edytuj plik konfiguracyjny, dodając serwer MCP:

   "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. Zapisz i zrestartuj:
   Zapisz konfigurację, zrestartuj Windsurf i sprawdź połączenie.

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Claude obsługuje integrację z serwerem MCP.
2. Utwórz i skonfiguruj swoją aplikację Lark jak powyżej.
3. Dodaj serwer MCP do ustawień Claude:
   Wstaw fragment JSON do konfiguracji MCP Claude.
4. Zabezpiecz dane dostępowe używając zmiennych środowiskowych jak pokazano wyżej.
5. Zrestartuj i sprawdź integrację.

Cursor

1. Zainstaluj Cursor i skonfiguruj Node.js.
2. Utwórz aplikację Lark(Feishu) i nadaj wymagane uprawnienia.
3. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Cursor:
   Użyj tego samego fragmentu JSON.
4. Ustaw zmienne środowiskowe dla kluczy API.
5. Zrestartuj Cursor i sprawdź obecność serwera MCP.

Cline

1. Skonfiguruj Cline i Node.js.

2. Zarejestruj i skonfiguruj swoją aplikację Lark(Feishu) z uprawnieniami.

3. Dodaj poniższe do konfiguracji Cline:

   "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. Zapisz i zrestartuj Cline.

5. Przetestuj połączenie w celu potwierdzenia konfiguracji.

Zabezpieczanie kluczy API

Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych wartości konfiguracyjnych, takich jak klucze API. Przykład:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “lark-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych treści ten serwer MCP jest na bardzo wczesnym etapie rozwoju, z minimalną liczbą narzędzi i dokumentacji. Udostępnia tylko jedno narzędzie i brak szczegółów dotyczących promptów czy zasobów. Instrukcje konfiguracyjne są jasne, lecz bardzo podstawowe. Na ten moment serwer uzyskuje niską ocenę pod kątem kompletności i użyteczności w szerszych przepływach MCP.

Ocena MCP