Lark(Feishu) MCP Sunucusu

“Lark(Feishu)” MCP Sunucusu ne yapar?

Lark(Feishu) MCP Sunucusu, AI asistanlarını popüler ortak çalışma ofis paketi Lark (diğer adıyla Feishu) ile bağlamak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. Bu sunucu, yapay zekâ destekli iş akışlarının Lark tabloları, mesajları, dokümanları ve daha fazlası ile etkileşime geçmesini sağlar. Standart bir arayüz sunarak, AI modellerinin Lark e-tablolarına veri yazmak gibi işlemler gerçekleştirmesine olanak tanır; böylece veri girişi, raporlama veya iş birliği görevleri otomatikleştirilebilir. Bu entegrasyon, gerçek zamanlı doküman yönetimiyle AI yeteneklerini birleştirerek, Lark ekosistemiyle olan etkileşimleri manuel müdahale olmadan kolaylaştırır.

Komut Listesi

Depoda komut şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda herhangi bir özel kaynak listelenmemiştir.

Araç Listesi

• write_excel
  Lark(Feishu) tablosunda bir sayfaya veri yazar ve bir bağlantı döndürür. Erişim izni eklemek için bir e-posta adresi gereklidir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Veri Girişi:
  Geliştiriciler, AI’nın Lark e-tablolarına otomatik olarak yapılandırılmış veri yazdığı iş akışları kurabilir, böylece manuel giriş ve olası hatalar azaltılır.
• Ortak Rapor Üretimi:
  Sunucu, Lark tablolarında raporlar üretebilir ve bunları anında ekip iş birliği ve incelemesi için erişilebilir kılar.
• Lark’ı AI Ajanlarıyla Entegre Etme:
  Lark tablolarını yazılabilir kaynaklar olarak sunarak, geliştiriciler koddan veya sohbet arayüzlerinden doğrudan sonuç kaydeden, metrik izleyen veya proje tablolarını yöneten AI ajanları oluşturabilir.
• İş Akışı Otomasyonu:
  Devam çizelgeleri veya envanter listeleri gibi rutin iş operasyonları, bu sunucu aracılığıyla AI kullanılarak otomatikleştirilebilir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Önkoşul: Node.js ve Windsurf’ün kurulu olduğundan emin olun.

2. Bir Lark(Feishu) Uygulaması Oluşturun:
   Lark Açık Platformu’nu ziyaret edin ve bir uygulama oluşturun.

3. İzinleri Uygulayın:
   Uygulamaya sheets:spreadsheet:readonly izni verin.

4. Ortam Değişkenlerini Ayarlayın:
   Ortamınızda LARK_APP_ID ve LARK_APP_SECRET değerlerini belirleyin.

5. Windsurf’te Yapılandırın:
   Konfigürasyon dosyanızı düzenleyip MCP sunucusunu ekleyin:

   "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. Kaydedip Yeniden Başlatın:
   Yapılandırmayı kaydedin, Windsurf’ü yeniden başlatın ve bağlantıyı doğrulayın.

Claude

1. Önkoşul: Claude’un MCP sunucu entegrasyonunu desteklediğinden emin olun.
2. Lark Uygulamanızı oluşturun ve yapılandırın (yukarıdaki gibi).
3. Claude Ayarlarına MCP Sunucusu Ekleyin:
   JSON kesitini Claude’un MCP yapılandırmasına ekleyin.
4. Kimlik Bilgilerini Güvenli Tutun — yukarıda gösterildiği gibi ortam değişkenleri kullanın.
5. Yeniden başlatıp entegrasyonu doğrulayın.

Cursor

1. Cursor’u yükleyin ve Node.js’i kurun.
2. Lark(Feishu) Uygulamanızı oluşturun ve gerekli izinleri atayın.
3. MCP sunucusunu Cursor yapılandırmasına ekleyin:
   Yukarıdakiyle aynı JSON yapılandırmasını kullanın.
4. API anahtarları için ortam değişkenlerini belirleyin.
5. Cursor’u yeniden başlatın ve MCP sunucusunun varlığını kontrol edin.

Cline

1. Cline ve Node.js’i kurun.

2. Lark(Feishu) uygulamanızı kaydedin ve izinlerle yapılandırın.

3. Cline yapılandırmanıza şunları ekleyin:

   "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. Kaydedip Cline’ı yeniden başlatın.

5. Kurulumu doğrulamak için bağlantıyı test edin.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

API anahtarları gibi hassas yapılandırma değerlerini daima ortam değişkenlerinde saklayın. Örnek:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

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

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “lark-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

İçerikten anlaşıldığına göre, bu MCP sunucusu oldukça erken bir aşamadadır ve araçları ile dokümantasyonu minimaldir. Şu anda yalnızca tek bir aracı dışa açmakta ve komut veya kaynak detayları içermemektedir. Konfigürasyon talimatları açık fakat temel seviyededir. Şimdilik, sunucu genel MCP iş akışları için tamlık ve kullanılabilirlik açısından düşük puan almaktadır.

MCP Puanı