mcp-teams-server Serwer MCP

Co robi serwer MCP „mcp-teams-server”?

mcp-teams-server to implementacja serwera Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do integracji z Microsoft Teams. Umożliwia asystentom AI interakcję z Teams poprzez funkcje takie jak odczytywanie wiadomości, tworzenie nowych wiadomości, odpowiadanie na istniejące konwersacje i wspominanie członków w kanałach lub czatach Teams. Łącząc przepływy AI z Teams, serwer ten pozwala programistom automatyzować i usprawniać współpracę, ułatwia komunikację oraz budować inteligentnych asystentów mających dostęp do danych Teams i możliwość działania na nich. Serwer pełni rolę pośrednika (middleware), udostępniając funkcjonalności Microsoft Teams jako narzędzia, zasoby i kontekst, co ułatwia agentom i klientom opartym na LLM wykonywanie i standaryzację różnych zadań związanych z Teams w ich przepływach pracy.

Lista promptów

Brak informacji w repozytorium na temat szablonów promptów.

Lista zasobów

Brak jawnie udokumentowanych zasobów w dostępnej zawartości repozytorium.

Lista narzędzi

• Czytaj wiadomości
  Pozwala klientowi AI pobierać i czytać wiadomości z kanałów lub czatów Microsoft Teams.
• Twórz wiadomości
  Umożliwia generowanie i publikowanie nowych wiadomości w kanałach lub czatach Teams.
• Odpowiadaj na wiadomości
  Ułatwia odpowiadanie na konkretne wiadomości w wątkach Teams.
• Wspominaj członków
  Pozwala AI oznaczać lub wspominać wybranych użytkowników w wiadomości.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne powiadomienia zespołu
  Automatycznie wysyłaj ważne aktualizacje i alerty do kanałów Teams, zapewniając terminową komunikację w organizacji.
• Podsumowania i follow-upy spotkań
  Publikuj generowane przez AI podsumowania spotkań lub zadania bezpośrednio w kanałach lub czatach Teams dla zwiększenia produktywności.
• Kontekstowe boty Q&A
  Wdrażaj boty AI odpowiadające na pytania na podstawie ostatniej aktywności w kanale lub historii rozmowy.
• Integracja z zarządzaniem zadaniami
  Twórz lub aktualizuj listy zadań i wysyłaj przypomnienia do użytkowników poprzez wspominanie ich w Teams.
• Automatyzacja wsparcia klienta
  AI może monitorować kanały wsparcia, odpowiadać na zapytania i eskalować sprawy według potrzeb, publikując lub odpowiadając w czasie rzeczywistym.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js i Windsurf są zainstalowane w twoim systemie.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).
3. Dodaj wpis mcp-teams-server do obiektu mcpServers.
4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie serwera w interfejsie Windsurf UI.

Przykład JSON:

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

Przykład zabezpieczenia klucza API:

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

Claude

1. Zainstaluj klienta Claude na komputerze lub w wersji webowej.
2. Otwórz panel konfiguracji Claude.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP w sekcji mcpServers.
4. Zapisz i zrestartuj klienta Claude.
5. Potwierdź pojawienie się integracji Teams w narzędziach Claude.

Przykład JSON:

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

Cursor

1. Zainstaluj Cursor i upewnij się, że Node.js jest dostępny.
2. Edytuj cursor.json lub odpowiedni plik konfiguracyjny.
3. Wstaw fragment konfiguracji mcp-teams-server do mcpServers.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj, że serwer MCP działa i jest dostępny.

Przykład JSON:

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

Cline

1. Zainstaluj Cline i wymagane zależności.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj wpis mcp-teams-server w sekcji mcpServers.
4. Zrestartuj Cline, aby zastosować zmiany.
5. Sprawdź dostępność serwera Teams MCP w kliencie.

Przykład JSON:

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

Przykład zabezpieczenia klucza API:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP z użyciem tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “teams-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Podsumowanie

Pomiędzy dwiema tabelami:
mcp-teams-server oferuje solidną integrację z Teams i udostępnia kluczowe narzędzia, jednak brakuje dokumentacji szablonów promptów i jawnych zasobów. Obsługa próbkowania i roots nie została opisana. Na podstawie pokrycia funkcjonalności i użyteczności ten MCP otrzymuje ocenę 7/10.

Ocena MCP