飞书官方MCP来啦,怎么用,有哪些坑,一次说清

大家好呀,今天分享记录一下飞书MCP的接入和使用。

目前飞书MCP只支持本地调用,什么意思呢,就是只能在你本地电脑上安装的 Cursor、ClaudeCode、Gemini CLI 等这样的AI Agent上调用飞书的MCP,没办法在服务端部署的工作流中调用。

针对日常个人工作的提效,本地调用就足够了。比如说你想把在电脑上用AI Agent做好的数据分析整理成飞书的在线表格、想让AI直接读取飞书文档中的内容等都能靠飞书MCP完成。

准备工作

想要接入飞书MCP,需要先在飞书开放平台上创建一个企业应用,在应用的 「凭证与基础信息」 页面,拿到 应用凭证(App ID 和 App Secret),在配置MCP时会用到它们。

创建好应用后,还需要给应用添加对应的权限才能有相应的功能,本质上AI调用飞书MCP做某件事情,背后是飞书MCP调用飞书的API 来实现的,所以跟使用飞书API时一样,需要给应用添加上对应的API 调用权限。

这里我们根据需要给应用添加对应的API调用权限,比如你想让AI能通过飞书MCP读取和编辑飞书文档的内容,那就给应用添加文档相关的权限。

有些权限可能会需要企业管理员来审核,前期接入调试时可以先开一些像“查看文档”这样的免审核权限。

除了添加权限外,还要为应用配置重定向 URL,后续用于授权MCP获取用户访问凭证 user_access_token,按照下图这样在 安全设置 > 重定向 URL 页面的表单中输入 http://localhost:3000/callback,并点击添加即可。

安装配置 MCP

安装飞书MCP Clien的命令如下:

npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp login -a <appId> -s <appSecret>

安装时需要确保电脑上的Node版本大于等于v20.0.0。

无论你使用的是Cursor、Claude Code、Gemini Cli、Antigravity (更多就不列举了)里的哪一款,飞书MCP的配置方法都是一样的,不一样的只有配置文件放置的目录。

飞书MCP的配置如下:

{
  "mcpServers": {
    "lark-mcp": {
      "command": "/Users/xxx/.nvm/versions/node/v20.xx.xx/bin/npx", // npx二进制文件的路径
      "args": [
        "-y",
        "@larksuiteoapi/lark-mcp",
        "mcp",
        "-a",
        "<你的appId>",
        "-s",
        "<你的app Secret>",
        "--oauth"
      ],
      "timeout": 30000
    }
  }
}

以我最近用的Antigravity为例,配置好飞书MCP后,直接把飞书文档的链接直接贴给AI,AI会通过MCP获取文档的节点信息以及读取出文档的内容。

飞书 MCP 功能清单

AI使用飞书MCP能做哪些事儿呢,下面列出了其支持的所有工具功能。

云文档与知识库

工具名称 (Tool Name)

功能描述

docx_builtin_import导入文档

:将 Markdown 内容导入生成为飞书云文档。

docx_builtin_search搜索文档

:在飞书云空间中搜索文档(需用户权限)。

docx_v1_document_rawContent获取文档内容

:获取文档的纯文本内容(不含图片/评论)。

drive_v1_permissionMember_create添加协作者

:为文档添加权限成员(如赋予某人阅读/编辑权)。

wiki_v1_node_search搜索知识库节点

:在知识库中搜索特定节点。

wiki_v2_space_getNode获取节点信息

:获取知识库节点的详细属性(如标题、层级)。

多维表格 (Bitable)

工具名称 (Tool Name)

功能描述

app_create创建应用

:创建一个新的多维表格应用 (Base)。

appTable_create创建数据表

:在应用中添加新的数据表,支持定义字段。

appTable_list获取数据表列表

:列出指定应用下的所有数据表。

appTableField_list获取字段列表

:查看指定数据表的所有字段定义。

appTableRecord_create创建记录

:在表中新增一行或多行数据。

appTableRecord_search搜索记录

:根据条件查询表中的记录(支持分页和排序)。

appTableRecord_update更新记录

:修改表中现有记录的内容。

消息与群组 (IM)

工具名称 (Tool Name)

功能描述

chat_create创建群组

:新建一个群聊(支持设置群名、头像等)。

chat_list获取群组列表

:列出当前用户/机器人所在的群组。

chatMembers_get获取群成员

:查看指定群聊中的成员列表。

message_create发送消息

:向用户或群组发送消息(支持文本、富文本、卡片等)。

message_list获取聊天记录

:获取指定会话的历史消息记录。

功能限制及解决办法

上面我演示用飞书MCP读取文档内容时能看到,AI调用的MCP Tool是 docx_v1_document_rawContent,它对应的接口只能读取文档的纯文本内容,无法获取文档内的图片,也无法获取文档侧边的评论内容。

产品需求稿大部分都是包含图文内容、外加团队人员Review时添加的评论,只能读取出文本内容显然无法让AI知道文档描述得信息的全貌。

如果你想让AI完全理解飞书文档中的内容,需要在给AI配置的工作流里让AI主动用飞书的API把文档中的图片和评论用接口抓下来才行。听到要调接口你是不是又感觉麻烦了,这些功能都可以让AI自己实现,你只需要跟他提要求即可。

我这里只是举了读取文档的一个例子,其实除了读取文档外完全可以让AI理解文档后根据文档中的评论去更新文档、让AI整理你和它的对话来生成你们的会议纪要记录到飞书文档里,这样你的日报和周报素材一下子不就有了嘛。

参考资料:

  • 飞书Open api MCP 接入指南: https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/mcp_integration/mcp_installation


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飞书中集成 MCP(Model Context Protocol)功能,主要涉及以下几个方面:配置飞书应用、设置 MCP 服务连接、实现认证与授权机制,并最终通过 API 或 SDK 与飞书文档系统进行交互。以下是一个完整的集成流程: ### 配置飞书应用并获取凭证 1. 在[飞书开放平台](https://open.feishu.cn/)创建一个企业自建应用或第三方应用。 2. 获取 **App ID** 和 **App Secret**,用于后续的 OAuth 认证和接口调用。 3. 启用所需权限,例如文档读写、用户信息访问等。 4. 设置重定向 URI(用于 OAuth 回调),确保其与 MCP 服务端的回调地址一致。 ### 设置 MCP 服务连接 1. 部署或使用现有的 MCP 服务端点(如 [smithery.ai](https://smithery.ai) 或 [mcp.so](https://mcp.so) 提供的服务)。 2. 在 MCP 服务中配置飞书作为数据源: - 输入飞书应用的 App ID 和 App Secret。 - 设置 OAuth 授权回调地址。 3. 测试 MCP 服务与飞书之间的连接状态,确保能够成功获取访问令牌[^4]。 ### 实现认证与授权流程 1. 用户在 MCP 客户端发起连接请求时,跳转至飞书 OAuth 授权页面。 2. 用户授权后,MCP 服务接收授权码(code)并通过飞书 API 换取访问令牌(access token)。 3. 使用访问令牌访问飞书文档 API,执行诸如读取文档内容、创建评论、更新内容等操作[^3]。 ### 调用飞书文档 API 并整合 MCP 功能 1. 通过 MCP 协议定义工具接口,例如 `read_document`、`update_content` 等。 2. 在 MCP 服务中实现这些工具的具体逻辑,调用飞书文档相关 API: ```python import requests def read_document(doc_token, access_token): url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/{doc_token}/content" headers = { "Authorization": f"Bearer {access_token}" } response = requests.get(url, headers=headers) return response.json() ``` 3. 在 AI 客户端(如 Cursor)中注册该 MCP 服务,使得 AI 可以基于飞书文档内容生成代码、注释或执行自动化任务[^1]。 ### 数据同步与实时性处理 1. 利用飞书提供的 Webhook 或订阅事件机制(如文档变更通知)实现实时更新。 2. 当文档发生变化时,飞书将推送事件到 MCP 服务指定的回调地址。 3. MCP 服务解析事件内容并触发相应的 AI 处理逻辑,如自动总结、格式化或生成新内容[^3]。 ### 安全与部署建议 - 所有通信应使用 HTTPS 加密,确保数据传输安全。 - 建议对敏感信息(如 App Secret、Access Token)进行加密存储。 - 对于企业级部署,考虑使用私有化 MCP 服务(如 Glama MCP)来满足合规性要求[^2]。
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