Integracja serwera MCP Bitable

Do czego służy serwer MCP „Bitable”?

Serwer MCP Bitable umożliwia bezproblemowy dostęp do Lark Bitable – platformy do współdzielonych arkuszy kalkulacyjnych i baz danych – za pośrednictwem Model Context Protocol (MCP). Ten serwer pozwala asystentom AI i narzędziom deweloperskim na bezpośrednią interakcję z tabelami Bitable przy użyciu zdefiniowanych narzędzi. Dzięki Bitable MCP użytkownicy mogą automatyzować operacje na bazach danych, takie jak listowanie dostępnych tabel, opisywanie schematów tabel oraz wykonywanie zapytań do danych w stylu SQL. Serwer MCP usprawnia przepływy pracy związane z ekstrakcją, zarządzaniem i integracją danych, ułatwiając budowę inteligentnych asystentów lub automatycznych procesów obsługujących dane strukturalne w Lark Bitable. Integracja z MCP gwarantuje również kompatybilność z różnymi platformami AI i środowiskami deweloperskimi, zwiększając produktywność programistów i użytkowników pracujących z aplikacjami opartymi na danych.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji lub kodzie nie wymieniono żadnych jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• list_table
  Wyświetla tabele dla bieżącej instancji Bitable. Zwraca listę nazw tabel w formacie JSON.
• describe_table
  Opisuje tabelę na podstawie jej nazwy. Przyjmuje parametr name (string) i zwraca listę kolumn w tabeli w formacie JSON.
• read_query
  Wykonuje zapytanie SQL do odczytu danych z tabel. Przyjmuje parametr sql (string) i zwraca listę wyników zapytania w formacie JSON.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Odkrywanie tabel bazy danych
  Programiści i agenci AI mogą szybko wyświetlić wszystkie tabele w workspace Bitable, co ułatwia nawigację i wybór właściwego źródła danych.
• Eksploracja schematów
  Dzięki opisowi schematów tabel użytkownicy mogą zrozumieć strukturę tabel, w tym kolumny i typy danych, co pomaga w budowaniu solidnych zapytań lub integracji danych.
• Automatyczne pobieranie danych
  Dzięki zapytaniom w stylu SQL użytkownicy mogą wyodrębniać konkretne fragmenty danych do raportowania, dashboardów lub przekazywać je do aplikacji downstream.
• Analiza danych wspierana przez AI
  Asystenci AI mogą wykorzystywać te narzędzia do automatycznej analizy, odpowiadania na pytania dotyczące danych czy podsumowywania wniosków z tabel Bitable.
• Automatyzacja przepływów pracy
  Integracja z innymi narzędziami lub platformami (np. Claude lub Zed) pozwala uruchamiać przepływy pracy oparte na danych, takie jak synchronizacja, czyszczenie czy agregacja rekordów.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf. W dokumentacji oznaczono jako „Wkrótce dostępne”.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany uvx.

2. Pobierz swój PERSONAL_BASE_TOKEN oraz APP_TOKEN z Lark Bitable.

3. Dodaj poniższe do ustawień Claude:

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

4. Alternatywnie zainstaluj przez pip i zaktualizuj ustawienia:

   pip install bitable-mcp
   

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API:
Zachowuj wrażliwe klucze przy użyciu env w konfiguracji JSON:

"env": {
  "PERSONAL_BASE_TOKEN": "your-personal-base-token",
  "APP_TOKEN": "your-app-token"
}

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor. W dokumentacji oznaczono jako „Wkrótce dostępne”.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zed

Dla Zed dodaj do swojego settings.json:

Używając uvx:

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

Używając pip:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "bitable-mcp" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Podsumowanie

• Obsługa roots: Brak informacji
• Sampling support: Brak informacji

Nasza opinia

Serwer MCP Bitable jest prosty i skupiony na podstawowych narzędziach do interakcji z bazą danych (listowanie, schemat, zapytania). Nie ma śladów szablonów promptów ani jawnych zasobów MCP, a konfiguracja jest w pełni opisana tylko dla Claude i Zed. Repozytorium jest otwarte, ale podstawowe, bez zaawansowanych funkcji MCP, takich jak roots czy sampling.

Ocena tabeli MCP: 5/10.
Spełnia dobrze podstawowe funkcje i jest użyteczny, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji, zasobów, promptów i zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP