O que faz o servidor MCP “Lark(Feishu)”?

O Servidor MCP do Lark(Feishu) é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para conectar assistentes de IA ao Lark (também conhecido como Feishu), um popular pacote de escritório colaborativo. Este servidor permite que fluxos de trabalho impulsionados por IA interajam com planilhas, mensagens, documentos e outros recursos do Lark. Ao fornecer uma interface padronizada, ele permite que modelos de IA realizem ações como escrever dados em planilhas Lark, possibilitando automatizar entrada de dados, geração de relatórios ou tarefas colaborativas. A integração aprimora fluxos de desenvolvimento ao unir capacidades de IA à gestão de documentos em tempo real, otimizando interações com o ecossistema do Lark para tarefas que normalmente exigiriam intervenção manual.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso específico está listado no repositório.

Lista de Ferramentas

• write_excel
  Escreve dados em uma planilha Lark(Feishu) e retorna um link. Requer um endereço de e-mail para conceder permissão de acesso.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Entrada Automatizada de Dados:
  Desenvolvedores podem configurar fluxos em que a IA escreve automaticamente dados estruturados em planilhas Lark, reduzindo entrada manual e potenciais erros.
• Geração Colaborativa de Relatórios:
  O servidor pode ser usado para gerar relatórios em planilhas do Lark, tornando-os instantaneamente disponíveis para colaboração e revisão em equipe.
• Integração do Lark com Agentes de IA:
  Ao expor planilhas do Lark como recursos graváveis, desenvolvedores podem criar agentes de IA que registram resultados, acompanham métricas ou gerenciam planilhas de projetos diretamente por código ou interfaces de chat.
• Automação de Fluxos de Trabalho:
  Operações rotineiras de negócios, como atualização de listas de presença ou inventário, podem ser automatizadas via IA usando este servidor.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisito: Certifique-se de que o Node.js e o Windsurf estão instalados.

2. Crie um aplicativo Lark(Feishu):
   Visite a Plataforma Aberta Lark e crie um aplicativo.

3. Aplique Permissões:
   Conceda ao aplicativo a permissão sheets:spreadsheet:readonly.

4. Defina Variáveis de Ambiente:
   Defina LARK_APP_ID e LARK_APP_SECRET no seu ambiente.

5. Configure no Windsurf:
   Edite o arquivo de configuração para adicionar o servidor MCP:

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

6. Salve e Reinicie:
   Salve a configuração, reinicie o Windsurf e verifique a conexão.

Claude

1. Pré-requisito: Certifique-se de que o Claude suporta integração com servidor MCP.
2. Crie e configure seu aplicativo Lark conforme acima.
3. Adicione o Servidor MCP às configurações do Claude:
   Insira o snippet JSON na configuração MCP do Claude.
4. Proteja as credenciais usando variáveis de ambiente, como mostrado acima.
5. Reinicie e verifique a integração.

Cursor

1. Instale o Cursor e configure o Node.js.
2. Crie seu aplicativo Lark(Feishu) e defina as permissões necessárias.
3. Adicione o servidor MCP à configuração do Cursor:
   Use a mesma configuração JSON acima.
4. Defina variáveis de ambiente para as chaves de API.
5. Reinicie o Cursor e verifique a presença do servidor MCP.

Cline

1. Configure o Cline e o Node.js.

2. Registre e configure seu aplicativo Lark(Feishu) com as permissões.

3. Adicione o seguinte na configuração do Cline:

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

4. Salve e reinicie o Cline.

5. Teste a conexão para confirmar a configuração.

Protegendo Chaves de API

Sempre utilize variáveis de ambiente para armazenar valores sensíveis de configuração, como chaves de API. Exemplo:

"env": {
  "LARK_APP_ID": "seu_app_id",
  "LARK_APP_SECRET": "seu_app_secret"
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "lark-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “lark-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Com base no conteúdo encontrado, este servidor MCP está em um estágio bem inicial, com poucas ferramentas e documentação. Ele expõe principalmente uma única ferramenta e carece de detalhes sobre prompts ou recursos. As instruções de configuração são claras, porém básicas. Por enquanto, o servidor recebe uma pontuação baixa em termos de completude e usabilidade para fluxos MCP mais amplos.

Pontuação MCP