
MCP Server for Slack
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器的实现,它使 AI 助手能够与 Slack 工作区进行交互,允许它们浏览频道、发送消息、回复线程、添加表情符号以及检索用户信息。
README
用于 Slack 的 MCP 服务器
一个用于将 AI 助手与 Slack 工作区集成的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。
概述
此软件包提供了一个 MCP 服务器,使 AI 助手能够与 Slack 工作区交互。它允许 AI 模型:
- 列出和浏览频道
- 向频道发送消息
- 回复主题
- 向消息添加表情符号
- 检索频道历史记录
- 获取主题回复
- 列出用户并检索用户个人资料
安装
# 从 npm 安装
npm install shouting-mcp-slack
# 或者全局安装
npm install -g shouting-mcp-slack
您可以在 npm 上找到该软件包:shouting-mcp-slack
前提条件
您需要设置一个 Slack Bot 并获取必要的凭据:
- 在 Slack API 控制台 中创建一个 Slack App
- 添加以下 Bot Token Scopes:
channels:history
channels:read
chat:write
reactions:write
users:read
users:read.email
- 将应用程序安装到您的工作区
- 复制 Bot User OAuth Token
配置
服务器需要以下环境变量:
SLACK_BOT_TOKEN
: 您的 Slack Bot User OAuth TokenSLACK_TEAM_ID
: 您的 Slack Team ID
用法
作为 CLI 工具运行
# 设置环境变量
export SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-token
export SLACK_TEAM_ID=your-team-id
# 运行服务器
mcp-server-slack
在您的代码中使用
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { SlackClient } from "shouting-mcp-slack";
// 初始化服务器和客户端
const server = new Server({...});
const slackClient = new SlackClient(process.env.SLACK_BOT_TOKEN);
// 注册您的自定义处理程序
// ...
可用工具
服务器提供以下 Slack 集成工具:
slack_list_channels
: 列出可用频道slack_post_message
: 向频道发送消息slack_reply_to_thread
: 回复主题slack_add_reaction
: 向消息添加表情符号slack_get_channel_history
: 从频道获取消息历史记录slack_get_thread_replies
: 获取主题中的回复slack_get_users
: 列出工作区中的用户slack_get_user_profile
: 获取用户的个人资料
许可证
ISC
作者
shouting.hsiao@gmail.com
仓库
https://github.com/z9905080/mcp-slack
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