mcp-teams-server Server MCP

mcp-teams-server Server MCP

Integrează Microsoft Teams în fluxurile tale AI cu mcp-teams-server, permițând roboților să citească, să posteze și să răspundă la mesaje, să menționeze utilizatori și să simplifice colaborarea în canalele și chat-urile Teams.

Ce face serverul MCP “mcp-teams-server”?

mcp-teams-server este o implementare a serverului Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a se integra cu Microsoft Teams. Permite asistenților AI să interacționeze cu Teams oferind capabilități precum citirea mesajelor, crearea de mesaje noi, răspunsul la conversații existente și menționarea membrilor în canale sau chat-uri Teams. Prin conectarea fluxurilor AI cu Teams, acest server oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a automatiza și îmbunătăți colaborarea, de a eficientiza comunicarea și de a construi asistenți inteligenți care pot accesa și acționa asupra datelor Teams. Serverul acționează ca un middleware, expunând funcționalitățile Microsoft Teams ca instrumente, resurse și context, facilitând astfel agenților și clienților bazați pe LLM standardizarea și executarea sarcinilor legate de Teams în fluxurile lor de lucru.

Listă de Prompts

Nicio informație găsită în depozit despre șabloane de prompt.

Listă de Resurse

Niciun fel de resurse explicite documentate în conținutul disponibil al depozitului.

Listă de Instrumente

  • Citește Mesaje
    Permite clientului AI să preia și să citească mesaje din canalele sau chat-urile Microsoft Teams.
  • Creează Mesaje
    Permite generarea și postarea de mesaje noi în canalele sau chat-urile Teams.
  • Răspunde la Mesaje
    Facilitează răspunsul la mesaje specifice din firele de discuții Teams.
  • Menționează Membri
    Permite AI-ului să eticheteze sau să menționeze utilizatori specifici într-un mesaj.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

  • Notificări automate pentru echipă
    Trimite automat actualizări importante și alerte către canalele Teams, asigurând comunicarea la timp în organizații.
  • Rezumatul și urmărirea ședințelor
    Postează rezumate de ședințe generate de AI sau puncte de acțiune direct în canalele sau chat-urile Teams pentru o productivitate crescută.
  • Boți Q&A contextuali
    Implementează boți AI care pot răspunde la întrebări pe baza activității recente din canal sau a istoricului conversațiilor.
  • Integrare pentru managementul sarcinilor
    Creează sau actualizează liste de sarcini și trimite remindere utilizatorilor menționându-i în Teams.
  • Automatizare suport clienți
    AI poate monitoriza canalele de suport, răspunde la întrebări și escalada problemele după caz, postând sau răspunzând în timp real.

Cum se configurează

Windsurf

  1. Asigură-te că Node.js și Windsurf sunt instalate pe sistemul tău.
  2. Găsește fișierul de configurare Windsurf (de ex. windsurf.json).
  3. Adaugă intrarea mcp-teams-server în obiectul mcpServers.
  4. Salvează fișierul de configurare și repornește Windsurf.
  5. Verifică conexiunea serverului în interfața Windsurf.

Exemplu JSON:

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

Exemplu pentru securizarea cheilor 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. Instalează clientul Claude desktop sau web.
  2. Deschide panoul de configurare Claude.
  3. Adaugă configurația serverului MCP sub mcpServers.
  4. Salvează și repornește clientul Claude.
  5. Confirmă că integrarea Teams apare în instrumentele Claude.

Exemplu JSON:

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

Cursor

  1. Instalează Cursor și asigură-te că Node.js este disponibil.
  2. Editează cursor.json sau un fișier de configurare echivalent.
  3. Inserează snippetul de configurare mcp-teams-server în mcpServers.
  4. Salvează modificările și repornește Cursor.
  5. Validează că serverul MCP rulează și este accesibil.

Exemplu JSON:

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

Cline

  1. Instalează Cline și prerechizitele necesare.
  2. Deschide fișierul tău de configurare Cline.
  3. Adaugă intrarea mcp-teams-server sub mcpServers.
  4. Repornește Cline pentru a aplica modificările.
  5. Verifică disponibilitatea serverului Teams MCP în client.

Exemplu JSON:

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

Exemplu pentru securizarea cheilor API:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

Flux FlowHunt MCP

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:

{
  "teams-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. Nu uita să schimbi “teams-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Note
Prezentare generalăPrezentare din descrierea repo-ului
Listă de PromptsNu s-au găsit șabloane de prompt
Listă de ResurseNicio resursă explicită documentată
Listă de InstrumenteListate pe baza descrierii și a repo-ului
Securizarea Cheilor APIExemplu sample.env; utilizare standard env
Suport pentru Sampling (mai puțin relevant)Nu e menționat în repo sau documentație

Între cele două tabele:
mcp-teams-server oferă o integrare solidă cu Teams și expune instrumente de bază, dar lipsesc documentații despre șabloane de prompt și resurse explicite. Suportul pentru sampling și roots nu este detaliat. Pe baza acoperirii și a utilității, acest MCP primește nota 7/10.

Scor MCP

Are LICENȚĂDa (Apache-2.0)
Are cel puțin un instrumentDa
Număr de Fork-uri15
Număr de Stele253

Întrebări frecvente

Ce este serverul MCP mcp-teams-server?

mcp-teams-server este o implementare Model Context Protocol pentru Microsoft Teams, permițând agenților AI să citească și să posteze mesaje, să răspundă în fire de discuții și să menționeze utilizatori în canalele și chat-urile Teams prin instrumente standardizate pentru automatizarea fluxurilor de lucru.

Ce instrumente de bază oferă mcp-teams-server?

Oferă instrumente pentru a citi mesaje, a crea postări noi, a răspunde în fire existente și a menționa membri în Teams, permițând automatizare bogată și interacțiune în mediul Teams.

Care sunt cazurile de utilizare tipice pentru acest server MCP?

Poți automatiza notificări de echipă, genera și posta rezumate de întâlniri, implementa boți Q&A contextuali, gestiona sarcini și automatiza suportul clienți în canalele Teams folosind acest server.

Cum îmi securizez cheile API Microsoft Teams?

Stochează cheile API ca variabile de mediu și referă-le în configurația serverului MCP folosind secțiunile 'env' și 'inputs', așa cum este prezentat în exemplele de configurare.

Cum conectez mcp-teams-server la fluxul meu FlowHunt?

Adaugă componenta MCP în fluxul tău, apoi configureaz-o cu detaliile serverului Teams MCP (transport, URL) în configurația MCP de sistem. Agentul tău AI va avea acces la instrumentele de automatizare Teams.

Integrează Teams cu FlowHunt

Crește productivitatea și colaborarea conectând Microsoft Teams la fluxurile tale de lucru alimentate de AI folosind serverul MCP mcp-teams-server.

Află mai multe

any-chat-completions-mcp Server MCP
any-chat-completions-mcp Server MCP

any-chat-completions-mcp Server MCP

Serverul MCP any-chat-completions-mcp conectează FlowHunt și alte unelte la orice API de Chat Completion compatibil cu SDK-ul OpenAI. Permite integrarea fără pr...

4 min citire
AI Chatbot +5
Integrarea serverului Kubernetes MCP
Integrarea serverului Kubernetes MCP

Integrarea serverului Kubernetes MCP

Serverul Kubernetes MCP creează o punte între asistenții AI și clusterele Kubernetes, permițând automatizare AI, managementul resurselor și fluxuri DevOps prin ...

4 min citire
AI Kubernetes +4
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP)
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP)

Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP)

Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...

3 min citire
AI MCP +4