Bitable MCP-serverintegration

Vad gör “Bitable” MCP-servern?

Bitable MCP-servern ger sömlös åtkomst till Lark Bitable, en samarbetsplattform för kalkylblad och databaser, via Model Context Protocol (MCP). Denna server gör det möjligt för AI-assistenter och utvecklingsverktyg att interagera direkt med Bitable-tabeller med hjälp av fördefinierade verktyg. Med Bitable MCP kan användare automatisera databasåtgärder såsom att lista tillgängliga tabeller, beskriva tabellers scheman och fråga data med SQL-liknande satser. Denna MCP-server effektiviserar arbetsflöden som rör datautvinning, hantering och integration, vilket gör det enklare att bygga intelligenta assistenter eller automationsflöden som interagerar med strukturerad data i Lark Bitable. Dess integration med MCP säkerställer även kompatibilitet med olika AI-plattformar och utvecklingsmiljöer, vilket ökar produktiviteten för utvecklare och användare som arbetar med datadrivna applikationer.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över verktyg

• list_table
  Lista tabeller för den aktuella Bitable-instansen. Returnerar en JSON-kodad lista med tabellnamn.
• describe_table
  Beskriv en tabell utifrån dess namn. Tar en name-parameter (sträng) och returnerar en JSON-kodad lista över kolumner i tabellen.
• read_query
  Utför en SQL-fråga för att läsa data från tabellerna. Tar en sql-parameter (sträng) och returnerar en JSON-kodad lista med frågeresultat.

Användningsområden för denna MCP-server

• Upptäckt av databastabeller
  Utvecklare och AI-agenter kan snabbt lista alla tabeller i ett Bitable-arbetsutrymme, vilket gör det enklare att navigera och välja relevanta datakällor.
• Schemautforskning
  Genom att beskriva tabellers scheman kan användare förstå strukturen på tabeller, inklusive kolumner och datatyper, vilket hjälper till att bygga robusta frågor eller dataintegrationer.
• Automatiserad datautvinning
  Med SQL-liknande frågor kan användare hämta specifika datamängder för rapportering, dashboarding eller vidarebearbetning i andra applikationer.
• AI-assisterad dataanalys
  AI-assistenter kan använda dessa verktyg för att automatisera analyser, besvara databasfrågor eller sammanfatta insikter från Bitable-tabeller.
• Arbetsflödesautomatisering
  Integrera med andra verktyg eller plattformar (som Claude eller Zed) för att trigga datadrivna arbetsflöden såsom synkronisering, rensning eller aggregering av poster.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillhandahållna för Windsurf. Markerad som “Kommer snart” i dokumentationen.

Claude

1. Se till att du har uvx installerat.

2. Hämta din PERSONAL_BASE_TOKEN och APP_TOKEN från Lark Bitable.

3. Lägg till följande i dina Claude-inställningar:

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

4. Alternativt, installera via pip och uppdatera inställningarna:

   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. Spara din konfiguration och starta om Claude.

Säker hantering av API-nycklar:
Lagra känsliga nycklar med env i din JSON-konfiguration:

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

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillhandahållna för Cursor. Markerad som “Kommer snart” i dokumentationen.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillhandahållna för Cline.

Zed

För Zed, lägg till i din settings.json:

Med uvx:

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

Med pip:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion infogar du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut "bitable-mcp" mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

• Roots-stöd: Ej nämnt
• Sampling-stöd: Ej nämnt

Vår åsikt

Bitable MCP-servern är enkel och fokuserad, erbjuder nödvändiga verktyg för databasinteraktion (lista, schema, fråga). Det finns inga tecken på promptmallar eller explicita MCP-resurser, och installationsanvisningar är endast fullständigt dokumenterade för Claude och Zed. Repositoriet är öppet men grundläggande, utan tydliga tecken på avancerade MCP-funktioner som roots eller sampling.

MCP-tabellbetyg: 5/10.
Den täcker grunderna bra och är användbar, men saknar djupgående dokumentation, resurser, promptar och avancerade MCP-funktioner.

MCP-poäng