Integrarea serverului Bitable MCP

Ce face serverul “Bitable” MCP?

Serverul Bitable MCP oferă acces facil la Lark Bitable, o platformă colaborativă pentru foi de calcul și baze de date, prin Model Context Protocol (MCP). Acest server permite asistenților AI și instrumentelor pentru dezvoltatori să interacționeze direct cu tabelele Bitable folosind instrumente predefinite. Cu Bitable MCP, utilizatorii pot automatiza operațiuni de bază de date precum listarea tabelelor disponibile, descrierea schemelor tabelelor și interogarea datelor cu ajutorul unor comenzi asemănătoare SQL. Acest server MCP simplifică fluxurile de lucru care implică extragere, gestionare și integrare de date, facilitând construirea de asistenți inteligenți sau pipeline-uri de automatizare care interacționează cu date structurate în Lark Bitable. Integrarea cu MCP asigură și compatibilitatea cu diferite platforme AI și medii de dezvoltare, crescând productivitatea dezvoltatorilor și a utilizatorilor care lucrează cu aplicații bazate pe date.

Lista de prompturi

Nu există șabloane de prompturi menționate în depozit sau documentație.

Lista de resurse

Nu sunt listate explicit resurse MCP în documentația sau codul disponibil.

Lista de instrumente

• list_table
  Listează tabelele pentru instanța curentă Bitable. Returnează o listă JSON cu numele tabelelor.
• describe_table
  Descrie o tabelă după nume. Primește un parametru name (șir de caractere) și returnează o listă JSON cu coloanele din tabelă.
• read_query
  Execută o interogare SQL pentru a citi date din tabele. Primește un parametru sql (șir de caractere) și returnează o listă JSON cu rezultatele interogării.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Descoperirea tabelelor din baze de date
  Dezvoltatorii și agenții AI pot lista rapid toate tabelele dintr-un workspace Bitable, facilitând navigarea și selectarea surselor relevante de date.
• Explorarea schemelor
  Prin descrierea schemelor tabelelor, utilizatorii pot înțelege structura tabelelor, inclusiv coloane și tipuri de date, ceea ce ajută la construirea de interogări robuste sau integrări de date.
• Extragere automată de date
  Prin interogări de tip SQL, utilizatorii pot extrage porțiuni specifice de date pentru rapoarte, dashboard-uri sau pentru a alimenta aplicații ulterioare.
• Analiză de date asistată de AI
  Asistenții AI pot folosi aceste instrumente pentru a automatiza analiza, a răspunde la întrebări despre date sau a sumariza informații din tabelele Bitable.
• Automatizare a fluxurilor de lucru
  Integrare cu alte instrumente sau platforme (precum Claude sau Zed) pentru declanșarea automată a unor fluxuri de lucru bazate pe date, cum ar fi sincronizarea, curățarea sau agregarea înregistrărilor.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de setup pentru Windsurf. Marcat ca “În curând” în documentație.

Claude

1. Asigură-te că ai instalat uvx.

2. Obține PERSONAL_BASE_TOKEN și APP_TOKEN de la Lark Bitable.

3. Adaugă următoarele în setările pentru Claude:

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["bitable-mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
           "APP_TOKEN": "your-app-token"
       }
     }
   }
   

4. Alternativ, instalează folosind pip și actualizează setările:

   pip install bitable-mcp
   

   "mcpServers": {
     "bitable-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "bitable_mcp"],
       "env": {
           "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
           "APP_TOKEN": "your-app-token"
       }
     }
   }
   

5. Salvează configurația și repornește Claude.

Securizarea cheilor API:
Stochează cheile sensibile folosind env în configurația JSON:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
  "APP_TOKEN": "your-app-token"
}

Cursor

Nu există instrucțiuni de setup pentru Cursor. Marcat ca “În curând” în documentație.

Cline

Nu există instrucțiuni de setup pentru Cline.

Zed

Pentru Zed, adaugă în settings.json:

Folosind uvx:

"context_servers": [
  "bitable-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["bitable-mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
],

Folosind pip:

"context_servers": {
  "bitable-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "bitable_mcp"],
    "env": {
        "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
        "APP_TOKEN": "your-app-token"
    }
  }
},

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi "bitable-mcp" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa MCP-ului tău.

Prezentare generală

• Suport pentru roots: Nicio mențiune
• Suport sampling: Nicio mențiune

Opinia noastră

Serverul Bitable MCP este direct și clar, oferind instrumentele esențiale pentru interacțiunea cu baza de date (listare, schemă, interogare). Nu există dovezi privind existența de șabloane de prompturi sau resurse MCP explicite, iar setup-ul este documentat complet doar pentru Claude și Zed. Depozitul este open-source, dar de bază, fără semne evidente de funcții MCP avansate precum roots sau sampling.

Rating tabel MCP: 5/10.
Acoperă bine elementele de bază și este utilizabil, dar îi lipsesc profunzimea documentației, resursele, prompturile și funcțiile MCP avansate.

Scor MCP