mcp-teams-server MCP-server

Vad gör “mcp-teams-server” MCP-servern?

mcp-teams-server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att integreras med Microsoft Teams. Den gör det möjligt för AI-assistenter att interagera med Teams genom funktioner som att läsa meddelanden, skapa nya meddelanden, svara på befintliga konversationer och nämna medlemmar i Teams-kanaler eller chattar. Genom att koppla samman AI-arbetsflöden och Teams ger denna server utvecklare möjlighet att automatisera och förbättra samarbete, effektivisera kommunikation och bygga intelligenta assistenter som kan få tillgång till och agera utifrån Teams-data. Servern fungerar som ett mellanlager som exponerar Microsoft Teams-funktioner som verktyg, resurser och kontext, vilket förenklar för LLM-baserade agenter och klienter att utföra och standardisera olika Teams-relaterade uppgifter i sina arbetsflöden.

Lista över promptar

Ingen information hittades i arkivet om promptmallar.

Resurslista

Inga explicita resurser dokumenterade i det tillgängliga arkivinnehållet.

Lista över verktyg

• Läsa meddelanden
  Gör det möjligt för AI-klienten att hämta och läsa meddelanden från Microsoft Teams-kanaler eller chattar.
• Skapa meddelanden
  Möjliggör skapande och publicering av nya meddelanden i Teams-kanaler eller chattar.
• Svara på meddelanden
  Underlättar svar på specifika meddelanden i Teams-trådar.
• Nämna medlemmar
  Låter AI:n tagga eller nämna specifika användare i ett meddelande.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiska teamnotifikationer
  Skicka automatiskt viktiga uppdateringar och aviseringar till Teams-kanaler för att säkerställa snabb kommunikation inom organisationer.
• Mötessammanfattningar och uppföljningar
  Publicera AI-genererade mötessammanfattningar eller åtgärdspunkter direkt i Teams-kanaler eller chattar för ökad produktivitet.
• Kontextuella Q&A-botar
  Implementera AI-botar som kan besvara frågor baserat på senaste kanalaktivitet eller konversationshistorik.
• Uppgiftsintegrering
  Skapa eller uppdatera att-listor och skicka påminnelser till användare genom att nämna dem i Teams.
• Automatisering av kundsupport
  AI kan övervaka supportkanaler, svara på frågor och eskalera ärenden vid behov genom att posta eller svara i realtid.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js och Windsurf är installerade på ditt system.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json).
3. Lägg till mcp-teams-server-posten i objektet mcpServers.
4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera serveranslutningen i Windsurf UI.

JSON-exempel:

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

Exempel med säkrade API-nycklar:

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

Claude

1. Installera Claude desktop- eller webbklient.
2. Öppna Claude-konfigurationspanelen.
3. Lägg till MCP-serverkonfigurationen under mcpServers.
4. Spara och starta om Claude-klienten.
5. Bekräfta att Teams-integrationen visas bland Claude-verktygen.

JSON-exempel:

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

Cursor

1. Installera Cursor och kontrollera att Node.js finns tillgängligt.
2. Redigera cursor.json eller motsvarande konfigurationsfil.
3. Infoga mcp-teams-server-konfigurationen i mcpServers.
4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera att MCP-servern körs och är tillgänglig.

JSON-exempel:

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

Cline

1. Installera Cline och nödvändiga förkrav.
2. Öppna din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till mcp-teams-server-posten under mcpServers.
4. Starta om Cline för att tillämpa ändringarna.
5. Kontrollera att Teams MCP-servern är tillgänglig i klienten.

JSON-exempel:

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

Exempel med säkrade API-nycklar:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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-konfigurationsavsnitt infogar du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “teams-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan de två tabellerna:
mcp-teams-server erbjuder stabil Teams-integration och exponerar kärnverktyg, men saknar dokumentation kring promptmallar och explicita resurser. Sampling och roots-stöd är inte specificerat. Baserat på täckning och användbarhet får denna MCP 7/10 i betyg.

MCP-betyg