Lark(Feishu) MCP-server

Vad gör “Lark(Feishu)” MCP-servern?

Lark(Feishu) MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-implementation utformad för att koppla AI-assistenter med Lark (även känd som Feishu), en populär samarbetsbaserad office suite. Denna server möjliggör AI-drivna arbetsflöden att interagera med Lark-kalkylblad, meddelanden, dokument och mer. Genom att tillhandahålla ett standardiserat gränssnitt tillåter den AI-modeller att utföra åtgärder såsom att skriva data till Lark-kalkylblad, vilket gör det möjligt att automatisera datainmatning, rapportering eller samarbetsuppgifter. Integrationen förbättrar utvecklingsflöden genom att sammanföra AI-kapaciteter med dokumenthantering i realtid, vilket effektiviserar interaktioner med Larks ekosystem för uppgifter som annars skulle kräva manuell insats.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämndes i arkivet.

Lista över resurser

Inga specifika resurser listas i arkivet.

Lista över verktyg

• write_excel
  Skriv data till ett ark i ett Lark(Feishu)-kalkylblad och returnera en länk. Kräver en e-postadress att lägga till som åtkomstbehörighet.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad datainmatning:
  Utvecklare kan sätta upp arbetsflöden där AI automatiskt skriver strukturerad data till Lark-kalkylblad, vilket minskar manuellt arbete och potentiella fel.
• Samarbetsbaserad rapportgenerering:
  Servern kan användas för att generera rapporter i Lark-kalkylblad, vilket gör dem direkt tillgängliga för teamarbete och granskning.
• Integrering av Lark med AI-agenter:
  Genom att exponera Lark-kalkylblad som skrivbara resurser kan utvecklare bygga AI-agenter som loggar resultat, spårar mätvärden eller hanterar projektspecifika kalkylblad direkt från kod eller chattgränssnitt.
• Arbetsflödesautomatisering:
  Rutinarbeten, såsom att uppdatera närvarolistor eller inventarielistor, kan automatiseras via AI med hjälp av denna server.

Hur ställer man in det

Windsurf

1. Förutsättning: Kontrollera att du har Node.js och Windsurf installerade.

2. Skapa en Lark(Feishu)-app:
   Besök Lark Open Platform och skapa en app.

3. Tillämpa behörigheter:
   Ge appen behörigheten sheets:spreadsheet:readonly.

4. Sätt miljövariabler:
   Sätt LARK_APP_ID och LARK_APP_SECRET i din miljö.

5. Konfigurera i Windsurf:
   Redigera din konfigurationsfil för att lägga till MCP-servern:

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

6. Spara och starta om:
   Spara konfigurationen, starta om Windsurf och verifiera anslutningen.

Claude

1. Förutsättning: Kontrollera att Claude stödjer MCP-serverintegration.
2. Skapa och konfigurera din Lark-app som ovan.
3. Lägg till MCP-servern i Claudes inställningar:
   Klistra in JSON-snippet i Claudes MCP-konfiguration.
4. Säkra inloggningsuppgifterna med miljövariabler som visas ovan.
5. Starta om och verifiera integrationen.

Cursor

1. Installera Cursor och ställ in Node.js.
2. Skapa din Lark(Feishu)-app och ge nödvändiga behörigheter.
3. Lägg till MCP-servern i Cursors konfiguration:
   Använd samma JSON-konfiguration som ovan.
4. Sätt miljövariabler för API-nycklar.
5. Starta om Cursor och kontrollera MCP-serverns närvaro.

Cline

1. Sätt upp Cline och Node.js.

2. Registrera och konfigurera din Lark(Feishu)-app med behörigheter.

3. Lägg till följande i din Cline-konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cline.

5. Testa anslutningen för att bekräfta installationen.

Säkra API-nycklar

Använd alltid miljövariabler för att lagra känsliga konfigurationsvärden såsom API-nycklar. Exempel:

"env": {
  "LARK_APP_ID": "your_app_id",
  "LARK_APP_SECRET": "your_app_secret"
}

Hur använder man 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 sektionen för system-MCP-konfiguration, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "lark-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 kapaciteter. Kom ihåg att ändra “lark-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på innehållet är denna MCP-server i ett mycket tidigt skede, med minimala verktyg och dokumentation. Den exponerar huvudsakligen ett enda verktyg och saknar detaljer om prompts eller resurser. Konfigurationsinstruktionerna är tydliga men grundläggande. För närvarande får servern ett lågt betyg vad gäller fullständighet och användbarhet för bredare MCP-arbetsflöden.

MCP-betyg