使用说明

项目简介

'slack-mcp' 是一个基于Python和FastMCP库构建的MCP服务器，旨在通过Model Context Protocol (MCP) 标准将Slack工作空间的功能（如发送消息、管理频道和用户、搜索等）暴露给LLM客户端。它实现了MCP服务器的核心功能，允许LLM通过调用工具与Slack进行交互，并内置了对Slack API速率限制的处理。

主要功能点

消息操作: 发送消息到频道或私信（支持文本和富文本），更新和删除由Bot发送的消息。
频道管理: 列出、创建新频道（公共或私有），邀请用户加入频道，获取频道详细信息。
用户管理: 列出用户列表，根据名称查找用户，获取用户详细资料。
内容访问: 读取频道消息历史或特定线程，搜索工作空间内的消息。
文件上传: 上传文件到指定频道。
速率限制处理: 自动处理Slack API的速率限制响应，并向客户端返回等待时间和预计可用时间。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/aptecoSmith/slack-mcp.git
cd slack-mcp

创建并激活虚拟环境:

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate

安装依赖:

pip install -r requirements.txt

设置环境变量: 复制'.env.example' 文件为 '.env'，并在其中填入您的Slack Bot令牌 ('SLACK_BOT_TOKEN')。您的Bot令牌应以 'xoxb-' 开头。如果需要，也可在此设置 Supabase 相关的环境变量。
```
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 SLACK_BOT_TOKEN
```

服务器配置

MCP客户端（如Windsurf）需要配置如何启动并连接到此MCP服务器。典型的MCP客户端JSON配置文件中，需要指定服务器的名称、启动命令 (command) 和参数 (args)。

以下是MCP客户端配置中关于'slack-mcp'服务器的示例说明：

如果直接在安装了依赖的Python环境中运行，您可以配置 'command' 为 'python'，'args' 参数列表包含 '"-m", "slack_mcp.main"'。您需要在运行MCP客户端的环境中设置 'SLACK_BOT_TOKEN' 环境变量。
如果使用Docker运行（推荐方式，已包含构建镜像的脚本），您可以配置 'command' 为 'docker'，'args' 参数列表包含 '"run", "--rm", "-i", "-e", "SLACK_BOT_TOKEN=您的实际令牌", "slack-mcp"'。'--rm' 参数表示容器停止时自动移除，'-i' 参数允许通过标准输入/输出进行通信 (stdio)，'-e' 用于传递Slack Bot令牌环境变量。'"slack-mcp"' 是镜像名称。

请根据您的实际运行环境和需求，将相应的命令和参数填入MCP客户端的配置文件中。

基本使用方法

在MCP客户端（如Windsurf）中配置并成功启动'slack-mcp'服务器后，LLM即可通过该客户端调用服务器暴露的Slack相关工具。例如，LLM可以通过调用 'send_message' 工具来发送消息，调用 'get_channels' 来获取频道列表等。MCP客户端负责将LLM的工具调用请求转换为JSON-RPC请求发送给'slack-mcp'服务器，并处理服务器返回的响应或错误（包括速率限制错误）。

关键词