项目简介

Lark Feishu MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，专注于为大型语言模型（LLM）提供与飞书（Lark）集成的能力。通过该服务器，LLM 可以安全、可扩展地访问和操作飞书的多维表格（Bitable）和即时通讯（Chat）功能，从而扩展 LLM 的应用场景，例如数据分析、工作流自动化、信息通知等。

主要功能点

多维表格（Bitable）数据访问:
- 获取多维表格的记录列表
- 批量创建多维表格记录
- 获取多维表格字段信息
即时通讯（Chat）:
- 获取群聊列表
- 发送文本消息到群聊
- 发送 Markdown 消息到群聊

安装步骤

克隆仓库到本地:

git clone https://github.com/hanxuanliang/larkrs-mcp-server.git
cd larkrs-mcp-server

编译项目: 确保已安装 Rust 编译环境 (Cargo)。在项目根目录下执行编译命令：
```
cargo build
```
编译成功后，可执行文件位于 'target/debug/larkrs-mcp-server' (或 'target/release/larkrs-mcp-server' 如果使用 'cargo build --release')。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息以启动并连接 Lark Feishu MCP Server。以下是 'config.json' 示例，请注意根据实际编译路径修改 'command' 字段。

{
  "serverName": "lark-mcp-server",
  "command": "/path/to/your/project/larkrs-mcp-server/target/debug/larkrs-mcp-server",
  "args": [],
  "transport": "stdio",
  "ability": {
    "resources": [],
    "tools": [
      {
        "name": "table_records_list",
        "description": "从飞书多维表格中获取记录列表",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "app_token": {
              "type": "string",
              "description": "飞书多维表格应用的 app_token"
            },
            "table_id": {
              "type": "string",
              "description": "多维表格的 table_id"
            }
          },
          "required": ["app_token", "table_id"]
        },
        "output": {
          "type": "object",
          "description": "包含记录列表的 JSON 响应"
        }
      },
      {
        "name": "create_table_records_json",
        "description": "在飞书多维表格中批量创建记录（JSON格式）",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "app_token": {
              "type": "string",
              "description": "飞书多维表格应用的 app_token"
            },
            "table_id": {
              "type": "string",
              "description": "多维表格的 table_id"
            },
            "records_json": {
              "type": "string",
              "description": "包含要创建记录的 JSON 字符串数组"
            }
          },
          "required": ["app_token", "table_id", "records_json"]
        },
        "output": {
          "type": "object",
          "description": "包含批量创建操作结果的 JSON 响应"
        }
      },
      {
        "name": "table_fields_info",
        "description": "从飞书多维表格获取简化字段信息",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "app_token": {
              "type": "string",
              "description": "飞书多维表格应用的 app_token"
            },
            "table_id": {
              "type": "string",
              "description": "多维表格的 table_id"
            }
          },
          "required": ["app_token", "table_id"]
        },
        "output": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "description": "字段信息数组，包含字段名、描述、是否为主键、UI类型和写入类型"
          }
        }
      },
      {
        "name": "chat_group_list",
        "description": "获取飞书群聊列表",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {}
        },
        "output": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "description": "群聊信息数组，包含 chat_id 和 name"
          }
        }
      },
      {
        "name": "send_text_message",
        "description": "发送文本消息到飞书群聊",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "chat_id": {
              "type": "string",
              "description": "群聊的 chat_id"
            },
            "text": {
              "type": "string",
              "description": "消息文本内容"
            }
          },
          "required": ["chat_id", "text"]
        },
        "output": {
          "type": "object",
          "description": "包含 message_id 的 JSON 响应"
        }
      },
      {
        "name": "send_markdown_message",
        "description": "发送 Markdown 消息到飞书群聊",
        "input": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "chat_id": {
              "type": "string",
              "description": "群聊的 chat_id"
            },
            "title": {
              "type": "string",
              "description": "Markdown 消息标题"
            },
            "content": {
              "type": "string",
              "description": "Markdown 格式的消息内容"
            }
          },
          "required": ["chat_id", "title", "content"]
        },
        "output": {
          "type": "object",
          "description": "包含 message_id 的 JSON 响应"
        }
      }
    ],
    "prompts": []
  }
}

环境变量配置

Lark Feishu MCP Server 依赖以下环境变量进行飞书 API 的身份验证，请参考 '.env.example' 文件创建 '.env' 文件，并填写你的飞书应用凭证：

FEISHU_APP_ID=<你的飞书 App ID>
FEISHU_APP_SECRET=<你的飞书 App Secret>
# 可选，用于测试发送消息功能，需要替换为实际的群聊 chat_id
# CHAT_ID=<你的飞书群聊 Chat ID>

重要:

'<你的飞书 App ID>' 和 '<你的飞书 App Secret>': 需要替换为你创建的飞书应用的 App ID 和 App Secret。你需要先在飞书开放平台创建一个应用，并获取相应的凭证。
'/path/to/your/project/larkrs-mcp-server/target/debug/larkrs-mcp-server': 请务必替换为 'larkrs-mcp-server' 可执行文件的实际路径。编译后，可执行文件通常位于 'target/debug' 或 'target/release' 目录下，具体取决于编译模式。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: MCP 客户端会根据 'config.json' 中的配置启动 'larkrs-mcp-server'。
客户端调用工具: 在 MCP 客户端中，你可以通过 JSON-RPC 协议调用 'config.json' 中 'ability.tools' 数组里定义的工具。例如，要获取多维表格记录列表，可以调用 'table_records_list' 工具，并传入 'app_token' 和 'table_id' 作为参数。服务器会处理请求，调用飞书 API 获取数据，并将结果以 JSON-RPC 响应返回给客户端。

例如，客户端可以发送如下 JSON-RPC 请求调用 'table_records_list' 工具:
```
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "tool_name": "table_records_list",
    "arguments": {
      "app_token": "your_app_token",
      "table_id": "your_table_id"
    }
  },
  "id": 1
}
```
服务器会返回包含记录列表的 JSON-RPC 响应。其他工具的调用方式类似，只需根据工具的 'input' 定义提供相应的参数。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法

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