mcp-teams-server 是一个 MCP 服务器，旨在弥合 AI 模型与 Microsoft Teams 之间的鸿沟。它通过提供读取、创建、回复消息以及提及团队成员等功能，极大地扩展了 AI 模型在 Teams 环境中的应用能力。开发者可以利用此服务器轻松构建能够与 Teams 频道进行交互的 AI 应用，例如自动化的信息摘要、智能提醒或基于 AI 的工作流。

该服务器通过标准 MCP 协议与 AI 模型无缝集成，简化了数据交换和指令传递。其核心价值在于降低了 AI 模型集成 Teams 的复杂性，使开发者能够专注于 AI 逻辑的实现，而无需深入了解 Teams API 的细节。通过简单的配置和部署，即可将 AI 模型连接到 Teams，实现更智能、更高效的协作体验。该服务器支持多种部署方式，包括 Docker 镜像，方便开发者快速上手和部署。

Teams消息读写

mcp-teams-server 的核心功能之一是使 AI 模型能够读取和写入 Microsoft Teams 消息。它允许 AI 模型访问 Teams 频道中的现有消息，提取信息用于分析、总结或响应。同时，AI 模型可以创建新消息、回复现有消息，从而主动参与 Teams 协作环境。此功能通过提供 AI 模型与 Teams 用户交互的桥梁，极大地扩展了 AI 的应用场景。例如，AI 模型可以监控特定的频道，自动回复常见问题，或者在检测到紧急情况时发出警报。技术上，该功能通过 Microsoft Graph API 实现，需要配置适当的权限和身份验证。

线程管理与用户提及

该服务器支持在 Teams 频道中启动新的讨论线程，并更新现有线程，从而实现结构化的对话管理。更重要的是，它允许 AI 模型在消息中提及 Teams 成员，确保相关人员能够及时收到通知并参与讨论。此功能对于需要特定用户关注或参与的场景至关重要。例如，AI 模型可以创建一个包含项目更新的新线程，并提及项目负责人；或者在回复客户问题时，提及相关的技术专家。通过精确地将信息传递给正确的人，该功能提高了协作效率和响应速度。技术实现上，该功能依赖于 Microsoft Graph API 的消息创建和用户提及功能。

成员信息获取

mcp-teams-server 允许 AI 模型获取 Teams 频道中的成员列表。此功能对于需要了解团队成员信息或根据成员角色进行操作的 AI 模型非常有用。例如，AI 模型可以根据成员的职称或技能，将任务分配给最合适的人选；或者在发送通知时，排除特定成员。通过提供对团队成员信息的访问，该功能增强了 AI 模型在 Teams 环境中的智能决策能力。技术上，该功能通过调用 Microsoft Graph API 的成员列表接口实现，需要相应的权限配置。