mcp-teams-server Máy chủ MCP

mcp-teams-server Máy chủ MCP

Tích hợp Microsoft Teams vào quy trình AI của bạn với mcp-teams-server, cho phép bot đọc, đăng và trả lời tin nhắn, nhắc đến người dùng, và tối ưu hóa hợp tác trong các kênh và chat của Teams.

Máy chủ MCP “mcp-teams-server” làm gì?

mcp-teams-server là một triển khai Model Context Protocol (MCP) dùng để tích hợp với Microsoft Teams. Nó cho phép trợ lý AI tương tác với Teams bằng các khả năng như đọc tin nhắn, tạo tin nhắn mới, trả lời các cuộc hội thoại hiện có và nhắc đến thành viên trong các kênh hoặc chat của Teams. Bằng cách kết nối quy trình AI và Teams, máy chủ này giúp lập trình viên tự động hóa và nâng cao hợp tác, tối ưu giao tiếp, và xây dựng các trợ lý thông minh có thể truy cập và thao tác trên dữ liệu Teams. Máy chủ đóng vai trò là middleware, phơi bày chức năng Microsoft Teams thành các công cụ, tài nguyên và ngữ cảnh, giúp các tác nhân và client LLM dễ dàng thực thi, chuẩn hóa các tác vụ liên quan đến Teams trong quy trình làm việc.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy thông tin về mẫu prompt trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được ghi nhận trong nội dung kho lưu trữ hiện có.

Danh sách Công cụ

  • Đọc tin nhắn
    Cho phép client AI lấy và đọc tin nhắn từ các kênh hoặc chat trên Microsoft Teams.
  • Tạo tin nhắn
    Cho phép tạo mới và đăng tin nhắn vào các kênh hoặc chat Teams.
  • Trả lời tin nhắn
    Hỗ trợ trả lời các tin nhắn cụ thể trong chuỗi hội thoại Teams.
  • Nhắc đến thành viên
    Giúp AI gắn thẻ hoặc nhắc đến người dùng cụ thể trong tin nhắn.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

  • Tự động thông báo nhóm
    Tự động gửi cập nhật và cảnh báo quan trọng đến các kênh Teams, đảm bảo thông tin kịp thời trong tổ chức.
  • Tóm tắt và theo dõi cuộc họp
    Đăng tóm tắt cuộc họp do AI tạo hoặc các đầu việc trực tiếp vào các kênh hoặc chat Teams để nâng cao hiệu suất làm việc.
  • Bot hỏi đáp theo ngữ cảnh
    Xây dựng bot AI có thể trả lời câu hỏi dựa trên hoạt động kênh gần đây hoặc lịch sử hội thoại.
  • Tích hợp quản lý công việc
    Tạo hoặc cập nhật danh sách công việc, gửi nhắc nhở cho người dùng bằng cách nhắc tên họ trên Teams.
  • Tự động hóa hỗ trợ khách hàng
    AI có thể theo dõi kênh hỗ trợ, phản hồi câu hỏi và chuyển tiếp vấn đề khi cần bằng cách đăng hoặc trả lời theo thời gian thực.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo Node.js và Windsurf đã được cài đặt trên hệ thống.
  2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.json).
  3. Thêm mục mcp-teams-server vào đối tượng mcpServers.
  4. Lưu tệp cấu hình và khởi động lại Windsurf.
  5. Kiểm tra kết nối máy chủ trong giao diện Windsurf.

Ví dụ JSON:

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

Ví dụ bảo mật khóa API:

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

Claude

  1. Cài đặt Claude desktop hoặc web client.
  2. Mở bảng cấu hình Claude.
  3. Thêm cấu hình máy chủ MCP dưới mcpServers.
  4. Lưu và khởi động lại ứng dụng Claude.
  5. Xác nhận tích hợp Teams xuất hiện trong công cụ Claude.

Ví dụ JSON:

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

Cursor

  1. Cài đặt Cursor và đảm bảo Node.js đã sẵn sàng.
  2. Chỉnh sửa tệp cursor.json hoặc tệp cấu hình tương đương.
  3. Chèn đoạn cấu hình mcp-teams-server vào mcpServers.
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
  5. Xác nhận máy chủ MCP đang chạy và có thể truy cập.

Ví dụ JSON:

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

Cline

  1. Cài đặt Cline và các điều kiện cần thiết.
  2. Mở tệp cấu hình Cline của bạn.
  3. Thêm mục mcp-teams-server dưới mcpServers.
  4. Khởi động lại Cline để áp dụng thay đổi.
  5. Kiểm tra sự sẵn sàng của máy chủ Teams MCP trong client.

Ví dụ JSON:

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

Ví dụ bảo mật khóa API:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

FlowHunt MCP flow

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON dưới đây:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “teams-mcp” bằng tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay thế URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.


Tổng quan

MụcTình trạngChi tiết/Ghi chú
Tổng quanTổng quan từ mô tả kho lưu trữ
Danh sách PromptKhông tìm thấy mẫu prompt
Danh sách Tài nguyênKhông có tài nguyên cụ thể
Danh sách Công cụLiệt kê theo mô tả và thông tin repo
Bảo mật khóa APICó ví dụ sample.env; dùng biến môi trường chuẩn
Hỗ trợ sampling (không quan trọng lắm)Không đề cập trong repo hoặc tài liệu

Giữa hai bảng:
mcp-teams-server cung cấp tích hợp Teams tốt và phơi bày các công cụ cốt lõi, nhưng thiếu tài liệu về mẫu prompt và tài nguyên cụ thể. Sampling và hỗ trợ roots không được nêu rõ. Dựa trên độ phủ và tính khả dụng, MCP này được đánh giá 7/10.

Điểm MCP

Có LICENSECó (Apache-2.0)
Có ít nhất một công cụ
Số Forks15
Số Stars253

Câu hỏi thường gặp

mcp-teams-server MCP Server là gì?

mcp-teams-server là một triển khai Model Context Protocol dành cho Microsoft Teams, cho phép tác nhân AI đọc và đăng tin nhắn, trả lời trong các chuỗi hội thoại và nhắc đến người dùng trong các kênh và chat Teams thông qua các công cụ chuẩn hóa cho tự động hóa quy trình làm việc.

Những công cụ chính nào mà mcp-teams-server cung cấp?

Nó cung cấp các công cụ để đọc tin nhắn, tạo bài đăng mới, trả lời chuỗi hội thoại và nhắc đến thành viên trong Teams, giúp tự động hóa và tương tác phong phú trong môi trường Teams.

Các trường hợp sử dụng điển hình cho MCP server này là gì?

Bạn có thể tự động hóa thông báo nhóm, tạo và đăng tóm tắt cuộc họp, xây dựng bot hỏi đáp theo ngữ cảnh, quản lý công việc và tự động hóa hỗ trợ khách hàng trong các kênh Teams bằng máy chủ này.

Làm sao để bảo mật khóa API Microsoft Teams của tôi?

Lưu trữ các khóa API dưới dạng biến môi trường và tham chiếu chúng trong cấu hình máy chủ MCP bằng các phần 'env' và 'inputs', như trong các ví dụ thiết lập.

Làm sao để kết nối mcp-teams-server vào quy trình FlowHunt của tôi?

Thêm thành phần MCP vào flow, sau đó cấu hình với thông tin máy chủ Teams MCP (transport, URL) trong cấu hình MCP hệ thống. Khi đó, tác nhân AI của bạn sẽ có quyền truy cập các công cụ tự động hóa Teams.

Tích hợp Teams với FlowHunt

Tăng hiệu suất và hợp tác bằng cách kết nối Microsoft Teams với các quy trình AI của bạn thông qua máy chủ MCP mcp-teams-server.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...

4 phút đọc
AI MCP +4
Máy chủ Mac Messages MCP
Máy chủ Mac Messages MCP

Máy chủ Mac Messages MCP

Máy chủ Mac Messages MCP tạo cầu nối an toàn giữa các trợ lý AI và LLM với cơ sở dữ liệu iMessage trên macOS, cho phép truy vấn, tự động hóa và nâng cao năng su...

6 phút đọc
AI MCP Server +5
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...

4 phút đọc
AI Integration +4