
mcp-teams-server Serwer MCP
mcp-teams-server wprowadza funkcje Microsoft Teams do FlowHunt za pośrednictwem Model Context Protocol (MCP), umożliwiając asystentom AI odczytywanie, tworzenie...

Zintegruj zaawansowane narzędzia do zarządzania zespołem i retrospektyw TeamRetro w swoich workflow AI przez serwer MCP, aby zautomatyzować analitykę, health checki i usprawnić współpracę.
FlowHunt zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa między Twoimi systemami wewnętrznymi a narzędziami AI, dając Ci szczegółową kontrolę nad tym, które narzędzia są dostępne z Twoich serwerów MCP. Serwery MCP hostowane w naszej infrastrukturze można bezproblemowo zintegrować z chatbotem FlowHunt oraz popularnymi platformami AI, takimi jak ChatGPT, Claude i różne edytory AI.
Serwer TeamRetro MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do integracji asystentów AI z platformą TeamRetro. Działa jako most między klientami AI a oficjalnym API TeamRetro, zapewniając płynny dostęp do zarządzania zespołem, retrospektyw, health checków i innych funkcji współpracy. Udostępniając ponad 20 zestandaryzowanych narzędzi MCP, serwer pozwala deweloperom automatyzować zadania takie jak zarządzanie zespołami, użytkownikami i akcjami oraz pobieranie analiz. TeamRetro MCP Server obsługuje bezpieczne uwierzytelnianie API oraz oferuje wbudowaną paginację i filtrowanie dla efektywnego zarządzania danymi. Dzięki temu aplikacje AI mogą łatwo włączać funkcjonalności TeamRetro do workflow, zwiększając produktywność i umożliwiając zaawansowaną analitykę oraz zarządzanie zespołem z poziomu AI.
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono ani nie opisano żadnych zasobów.
Analityka zespołowa wspierana AI
Wykorzystuj dane TeamRetro do automatycznych analiz i raportowania, wspierając decyzje oparte na danych dotyczących kondycji i efektywności zespołu.
Automatyzacja retrospektyw
Użyj AI do planowania, prowadzenia i podsumowywania retrospektyw, redukując ręczną pracę i zapewniając konkretne efekty spotkań.
Integracja z własnymi workflow AI
Płynnie połącz funkcje TeamRetro z innymi narzędziami lub dashboardami opartymi o AI, usprawniając procesy zarządzania zespołem.
Automatyzacja health checków
Automatycznie uruchamiaj i analizuj health checki, dostarczając liderom bieżących danych o nastrojach i zaangażowaniu zespołu.
Efektywne zarządzanie zespołami/użytkownikami
Uprość tworzenie, usuwanie i modyfikację zespołów oraz użytkowników z poziomu AI, podnosząc efektywność administracyjną.
Upewnij się, że Node.js i npm są zainstalowane na Twoim systemie.
Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
Dodaj TeamRetro MCP Server w sekcji mcpServers:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
Zweryfikuj, czy serwer MCP działa i jest dostępny na Twojej platformie.
Ustaw klucz API TeamRetro jako zmienną środowiskową. Przykład:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "twoj-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}
Zainstaluj Node.js i npm, jeśli jeszcze ich nie masz.
Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
Dodaj TeamRetro MCP Server według poniższego wzoru:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
Uruchom ponownie Claude, aby załadować nowy serwer MCP.
Potwierdź poprawność konfiguracji, sprawdzając połączenia MCP w Claude.
Upewnij się, że Node.js i npm są dostępne.
Edytuj plik settings.json Cursor (lub odpowiednią konfigurację).
Dodaj TeamRetro MCP Server:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
Sprawdź status integracji MCP w celu potwierdzenia.
Zainstaluj Node.js i npm.
Otwórz plik konfiguracyjny MCP dla Cline.
Dodaj poniższy wpis:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
Zapisz i uruchom ponownie Cline.
Sprawdź, czy TeamRetro MCP Server działa prawidłowo.
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych danych. Przykład:
{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "twoj-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "teamretro-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “teamretro-mcp” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i wpisać własny adres URL serwera MCP.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | Obecny w README | 
| Lista promptów | ⛔ | Brak szablonów promptów w dokumentacji | 
| Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych zasobów | 
| Lista narzędzi | ⛔ | Ogólna wzmianka o 20+ narzędziach, brak szczegółów w README/pliku | 
| Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Użycie zmiennych środowiskowych pokazane | 
| Obsługa sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Nie wspomniano | 
Na podstawie dostępnej dokumentacji TeamRetro MCP Server oferuje solidny przegląd oraz instrukcje konfiguracji, ale brakuje publicznej dokumentacji szablonów promptów, zasobów i szczegółowych opisów narzędzi. Obsługiwane jest bezpieczne zarządzanie kluczami API przez zmienne środowiskowe, jednak nie wspomniano o Roots czy sampling-u. Projekt jest open source i licencjonowany na Apache-2.0.
Ten serwer MCP zapewnia dobrą dokumentację w zakresie konfiguracji i integracji oraz posiada uznaną licencję open-source. Brak szczegółowej dokumentacji narzędzi, promptów i zasobów obniża jednak ocenę pod względem łatwości użycia i odkrywalności. Uzupełnienie tych braków znacząco poprawiłoby doświadczenie użytkowników i integrację przez deweloperów.
| Ma LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) | 
|---|---|
| Jest przynajmniej 1 tool | ✅ (Wzmianka o 20+ narzędziach, brak szczegółów) | 
| Liczba forków | 3 | 
| Liczba gwiazdek | 0 | 
TeamRetro MCP Server to most Model Context Protocol służący do integracji asystentów AI z TeamRetro. Udostępnia ponad 20 zestandaryzowanych narzędzi do automatyzacji zarządzania zespołem, retrospektyw, health checków i analityki w workflow AI.
Możesz użyć AI do automatyzacji retrospektyw, uruchamiania i analizy health checków zespołu, zarządzania zespołami i użytkownikami oraz generowania analityki i raportów — wszystko przez bezpieczny interfejs MCP.
Przechowuj swój klucz API TeamRetro jako zmienną środowiskową w konfiguracji, zgodnie z instrukcją. Dzięki temu Twoje dane uwierzytelniające są bezpieczne i nie trafiają do kodu źródłowego.
W obecnej dokumentacji nie ma konkretnych szablonów promptów ani zasobów. Serwer skupia się na udostępnianiu narzędzi TeamRetro API do workflow AI.
Jest open source i udostępniany na licencji Apache-2.0.
Automatyzuj retrospektywy, analitykę zespołową i health checki, łącząc swoich agentów AI z TeamRetro przez serwer MCP. Usprawnij współpracę i podejmowanie decyzji już dziś.
mcp-teams-server wprowadza funkcje Microsoft Teams do FlowHunt za pośrednictwem Model Context Protocol (MCP), umożliwiając asystentom AI odczytywanie, tworzenie...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Search1API MCP Server integruje możliwości wyszukiwania w sieci i indeksowania stron w czasie rzeczywistym do agentów AI za pośrednictwem potężnego Search1API, ...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


