mcp-teams-server MCP Sunucusu

“mcp-teams-server” MCP Sunucusu ne yapar?

mcp-teams-server, Microsoft Teams ile entegre olmak üzere tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucu uygulamasıdır. Yapay zeka asistanlarının Teams ile etkileşime girmesini sağlar; mesajları okuma, yeni mesajlar oluşturma, mevcut konuşmalara yanıt verme ve Teams kanallarında veya sohbetlerinde üyeleri etiketleme gibi yetenekler sunar. Yapay zeka iş akışları ile Teams arasında köprü oluşturan bu sunucu, geliştiricilerin işbirliğini otomatikleştirmesini ve geliştirmesini, iletişimi kolaylaştırmasını ve Teams verilerine erişip bunlar üzerinde işlem yapabilen akıllı asistanlar oluşturmasını sağlar. Sunucu, Microsoft Teams işlevlerini araçlar, kaynaklar ve bağlam olarak ortaya koyan bir ara katman görevi görür; böylece LLM tabanlı ajanların ve istemcilerin iş akışlarında çeşitli Teams görevlerini yürütmesini ve standart hale getirmesini kolaylaştırır.

Komut Listesi

Depoda komut şablonları hakkında bilgi bulunamadı.

Kaynak Listesi

Mevcut depo içeriğinde açıkça belgelenmiş kaynak yok.

Araç Listesi

• Mesajları Oku
  Yapay zeka istemcisinin Microsoft Teams kanallarından veya sohbetlerinden mesajları almasını ve okumasını sağlar.
• Mesaj Oluştur
  Teams kanallarına veya sohbetlerine yeni mesajlar oluşturup göndermeyi mümkün kılar.
• Mesajlara Yanıt Ver
  Teams başlıkları içindeki belirli mesajlara yanıt vermeyi kolaylaştırır.
• Üye Etiketle
  Yapay zekanın bir mesajda belirli kullanıcıları etiketlemesini veya bahsetmesini sağlar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Takım Bildirimleri
  Önemli güncellemeleri ve uyarıları otomatik olarak Teams kanallarına göndererek organizasyon içinde zamanında iletişim sağlar.
• Toplantı Özeti ve Takipleri
  Yapay zeka ile oluşturulan toplantı özetlerini veya eylem maddelerini doğrudan Teams kanallarına veya sohbetlerine göndererek üretkenliği artırır.
• Bağlamsal SSS Botları
  Son kanal etkinliği veya sohbet geçmişine dayalı olarak soruları cevaplayabilen yapay zeka botları uygular.
• Görev Yönetimi Entegrasyonu
  Görev listeleri oluşturur veya günceller, kullanıcıları Teams’te etiketleyerek hatırlatıcılar gönderir.
• Müşteri Destek Otomasyonu
  Yapay zeka destek kanallarını izler, soruları yanıtlar ve gerektiğinde gerçek zamanlı olarak konuları yanıtlayıp yükseltir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Bilgisayarınızda Node.js ve Windsurf’un kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (örn. windsurf.json).
3. mcpServers nesnesine mcp-teams-server girdisini ekleyin.
4. Yapılandırma dosyasını kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Windsurf arayüzünde sunucu bağlantısını doğrulayın.

JSON Örneği:

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

API Anahtarlarını Güvenli Tutma Örneği:

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

Claude

1. Claude masaüstü veya web istemcisini kurun.
2. Claude yapılandırma panelini açın.
3. mcpServers altında MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin.
4. Kaydedin ve Claude istemcisini yeniden başlatın.
5. Claude araçlarınızda Teams entegrasyonunun göründüğünü doğrulayın.

JSON Örneği:

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

Cursor

1. Cursor’u kurun ve Node.js’in mevcut olduğundan emin olun.
2. cursor.json veya eşdeğeri yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. mcpServers içine mcp-teams-server yapılandırmasını ekleyin.
4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

JSON Örneği:

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

Cline

1. Cline ve gerekli önkoşulları kurun.
2. Cline yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers altında mcp-teams-server girdisini ekleyin.
4. Değişikliklerin geçerli olması için Cline’ı yeniden başlatın.
5. İstemcide Teams MCP sunucusu kullanılabilirliğini kontrol edin.

JSON Örneği:

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

API Anahtarlarını Güvenli Tutma Örneği:

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

Bu MCP’yi Akışlarda Nasıl Kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, yapay zeka ajanınız bu MCP’yi tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “teams-mcp” adını kendi MCP sunucu adınızla, URL’yi ise kendi sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

İki tablo arasında:
mcp-teams-server sağlam Teams entegrasyonu sunar ve temel araçları ortaya koyar; ancak komut şablonları ve açık kaynaklar hakkında dökümantasyon eksiktir. Örnekleme ve kök destekleri detaylandırılmamış. Kapsam ve kullanılabilirlik açısından bu MCP’nin puanı 7/10’dur.

MCP Puanı