Feishu MCP Server
Enables interaction with Feishu (Lark) multidimensional tables (Bitable) through MCP tools, supporting operations like creating/updating/querying records, batch operations, and application management with automatic token refresh.
README
飞书MCP服务器
飞书(Feishu)MCP服务器 - 提供多维表格和电子表格的MCP工具
功能特性
- ✅ 自动token管理(2小时有效期自动刷新)
- ✅ 多维表格完整支持(9个工具)
- ✅ 统一错误处理
- ✅ JSON格式响应
已实现功能
多维表格(Bitable)
应用管理:
- 创建多维表格应用
- 复制多维表格应用
记录操作:
- 创建/更新/查询记录
- 批量创建/更新/获取/删除记录
- 支持分页查询
电子表格(Sheets)
待实现(计划17个工具)
安装
1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd yuppie-mcp-feishu
2. 配置环境变量
复制环境变量模板:
cp .env.example .env
编辑 .env 文件,填入你的飞书应用凭证:
FEISHU_APP_ID=cli_xxxxxxxxxxxxx
FEISHU_APP_SECRET=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
3. 安装依赖
uv sync
使用
测试运行
uv run python test_mcp.py
作为MCP服务器运行
uv run yuppie-mcp-feishu
或使用模块方式:
uv run python -m yuppie_mcp_feishu
Claude Desktop配置
在Claude Desktop配置文件中添加:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"feishu": {
"command": "/path/to/yuppie-mcp-feishu/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "yuppie_mcp_feishu"],
"env": {
"FEISHU_APP_ID": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
"FEISHU_APP_SECRET": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
}
}
注意:将 /path/to/yuppie-mcp-feishu 替换为实际项目路径。
可用工具
多维表格应用
create_bitable_app
创建新的多维表格应用
参数:
name(string): 多维表格名称folder_token(string, 可选): 文件夹token
返回:JSON格式的应用信息
copy_bitable_app
复制多维表格应用
参数:
app_token(string): 要复制的应用tokenname(string): 新应用名称folder_token(string, 可选): 文件夹token
返回:JSON格式的应用信息
多维表格记录
create_bitable_record
创建单条记录
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDfields(dict): 记录字段
update_bitable_record
更新单条记录
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDrecord_id(string): 记录IDfields(dict): 要更新的字段
search_bitable_records
查询记录(支持分页)
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDpage_size(int, 可选): 每页记录数(1-500)page_token(string, 可选): 分页tokenfilter(dict, 可选): 过滤条件
batch_create_bitable_records
批量创建记录(最多1000条)
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDrecords(list): 记录列表
batch_update_bitable_records
批量更新记录(最多1000条)
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDrecords(list): 记录列表(包含record_id和fields)
batch_get_bitable_records
批量获取记录(最多100条)
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDrecord_ids(list): 记录ID列表
batch_delete_bitable_records
批量删除记录
参数:
app_token(string): 多维表格tokentable_id(string): 数据表IDrecord_ids(list): 要删除的记录ID列表
项目结构
src/yuppie_mcp_feishu/
├── __init__.py # 主入口点
├── config.py # 配置管理
├── client.py # 飞书客户端管理
├── exceptions.py # 错误处理
└── tools/
├── __init__.py
├── bitable_app.py # 多维表格应用工具
└── bitable_record.py # 多维表格记录工具
技术栈
- Python: >= 3.10
- 飞书SDK: lark-oapi >= 1.5.2
- MCP框架: mcp[cli] >= 1.25.0
- 包管理: UV
开发
运行测试
uv run python test_mcp.py
安装依赖
uv sync
添加新依赖
uv add <package-name>
参考资料
许可证
MIT License
贡献
欢迎提交Issue和Pull Request!
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。