Bitable MCP Sunucu Entegrasyonu

“Bitable” MCP Sunucu ne yapar?

Bitable MCP Sunucu, Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla, işbirlikçi bir elektronik tablo ve veritabanı platformu olan Lark Bitable’a sorunsuz erişim sağlar. Bu sunucu, AI asistanlarının ve geliştirici araçlarının önceden tanımlanmış araçlarla Bitable tablolarıyla doğrudan etkileşim kurmasına imkân tanır. Bitable MCP ile kullanıcılar, mevcut tabloları listeleme, tablo şemalarını açıklama ve SQL benzeri ifadelerle veri sorgulama gibi veritabanı işlemlerini otomatikleştirebilirler. Bu MCP sunucusu, veri çıkarımı, yönetimi ve entegrasyonu içeren iş akışlarını kolaylaştırarak, Lark Bitable’daki yapılandırılmış verilerle etkileşen akıllı asistanlar veya otomasyon hatları oluşturmayı kolaylaştırır. MCP ile entegrasyonu, çeşitli AI platformları ve geliştirme ortamlarıyla uyumluluğu da garanti eder; veri odaklı uygulamalarla çalışan geliştiriciler ve kullanıcılar için üretkenliği artırır.

Komut İstemleri Listesi

Depoda veya belgede herhangi bir komut şablonuna yer verilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Mevcut belgede veya kodda açık MCP kaynağı listelenmemiştir.

Araçlar Listesi

• list_table
  Mevcut Bitable örneği için tabloları listeler. Tablo isimlerinin JSON kodlu bir listesini döndürür.
• describe_table
  Bir tabloyu adıyla açıklar. name parametresini (string) alır ve tablodaki sütunların JSON kodlu bir listesini döndürür.
• read_query
  Tablo(lar)dan veri okumak için bir SQL sorgusu yürütür. sql parametresini (string) alır ve sorgu sonuçlarının JSON kodlu bir listesini döndürür.

Bu MCP Sunucu’nun Kullanım Alanları

• Veritabanı Tablo Keşfi
  Geliştiriciler ve AI ajanları, bir Bitable çalışma alanındaki tüm tabloları hızla listeleyerek ilgili veri kaynaklarını kolayca bulabilir.
• Şema Keşfi
  Tablo şemalarını açıklayarak kullanıcılar, sütunlar ve veri tipleri dahil tablo yapısını anlayabilir; bu da sağlam sorgular veya veri entegrasyonları oluşturmada yardımcı olur.
• Otomatik Veri Çıkarımı
  SQL benzeri sorgular sayesinde kullanıcılar, raporlama, gösterge paneli oluşturma veya aşağı akış uygulamalarına veri aktarma için belirli veri dilimlerini çıkarabilirler.
• AI Destekli Veri Analizi
  AI asistanları, bu araçları otomatik analiz yapmak, veri sorularını yanıtlamak veya Bitable tablolarından özet çıkarımlar üretmek için kullanabilir.
• İş Akışı Otomasyonu
  Diğer araçlarla veya platformlarla (Claude veya Zed gibi) entegre edilerek veri eşitleme, temizleme veya kayıtları birleştirme gibi veri odaklı iş akışlarını tetikleyebilirsiniz.

Nasıl Kurulur

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı yoktur. Belgede “Yakında” olarak işaretlenmiştir.

Claude

1. uvx‘in kurulu olduğundan emin olun.

2. Lark Bitable’dan PERSONAL_BASE_TOKEN ve APP_TOKEN anahtarlarınızı edinin.

3. Claude ayarlarınıza aşağıdakileri ekleyin:

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

4. Alternatif olarak pip ile yükleyin ve ayarları güncelleyin:

   pip install bitable-mcp
   

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

5. Yapılandırmanızı kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarının Güvenliği:
Hassas anahtarları JSON yapılandırmanızda env kullanarak saklayın:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "kişisel-base-token'ınız",
  "APP_TOKEN": "app-token'ınız"
}

Cursor

Cursor için kurulum talimatı yoktur. Belgede “Yakında” olarak işaretlenmiştir.

Cline

Cline için kurulum talimatı yoktur.

Zed

Zed için, settings.json dosyanıza şunları ekleyin:

Uvx kullanarak:

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

Pip kullanarak:

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

Bu MCP’yi Flow’larda Nasıl Kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. "bitable-mcp" ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

• Roots desteği: Belirtilmemiş
• Örnekleme desteği: Belirtilmemiş

Bizim görüşümüz

Bitable MCP sunucusu, veritabanı ile etkileşim için temel araçlar (listeleme, şema, sorgu) sunan, doğrudan ve odaklanmış bir yapıya sahip. Komut şablonları veya açık MCP kaynaklarına dair bir bulgu yok ve kurulum yalnızca Claude ve Zed için tam olarak belgelenmiş. Depo açık ancak temel seviyede; roots veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerine dair belirti yok.

MCP Tablo puanı: 5/10.
Temel gereksinimleri iyi karşılıyor ve kullanılabilir durumda, ancak belge derinliği, kaynaklar, komut istemleri ve gelişmiş MCP özellikleri eksik.

MCP Skoru