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MCP飞书项目

一种模型上下文协议服务器， enables AI助手与飞书项目管理系统交互，允许检索项目视图和工作项。 （注：原文中的“enables”可调整为更符合中文表达的方式，以下是优化后的翻译：） 一种模型上下文协议服务器，使AI助手能够与飞书项目管理系统进行交互，支持检索项目视图和工作项。

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2.6k 查看 · 2026-07-07 更新

简介

一种模型上下文协议服务器， enables AI助手与飞书项目管理系统交互，允许检索项目视图和工作项。

（注：原文中的“enables”可调整为更符合中文表达的方式，以下是优化后的翻译：）
一种模型上下文协议服务器，使AI助手能够与飞书项目管理系统进行交互，支持检索项目视图和工作项。

简介

一种模型上下文协议服务器， enables AI助手与飞书项目管理系统交互，允许检索项目视图和工作项。

（注：原文中的“enables”可调整为更符合中文表达的方式，以下是优化后的翻译：）
一种模型上下文协议服务器，使AI助手能够与飞书项目管理系统进行交互，支持检索项目视图和工作项。

MCP-飞书项目管理工具

基于MCP（Model Context Protocol）协议的飞书项目管理工具，允许AI助手通过MCP协议与飞书项目管理系统进行交互。

项目简介

本项目是一个MCP服务器实现，它封装了飞书项目管理的Open API，使AI助手能够获取飞书项目的视图列表、视图详情等信息。通过这个工具，AI助手可以帮助用户管理和查询飞书项目中的工作项。

使用方法

在支持MCP协议的客户端（如Claude桌面客户端,Cursor,Cline等）的配置文件中添加本服务器。

更多MCP客户端可参考：https://modelcontextprotocol.io/clients

以Claude桌面客户端为例，编辑claude_desktop_config.json文件:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

在mcpServers字段中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "feishuproj": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feishu-proj@latest","--transport", "stdio"],
      "env": {
        "FS_PROJ_PROJECT_KEY": "your_project_key",
        "FS_PROJ_USER_KEY": "your_user_key",
        "FS_PROJ_PLUGIN_ID": "your_plugin_id",
        "FS_PROJ_PLUGIN_SECRET": "your_plugin_secret"
      }
    }
  }
}

已支持功能(欢迎贡献)

登录认证

  • 登录及认证流程

视图功能

  • 获取飞书项目视图列表
  • 获取视图工作项列表
  • 创建固定视图
  • 更新固定视图
  • 创建条件视图
  • 更新条件视图
  • 删除视图

工作项管理

  • 获取工作项详情
  • 获取创建工作项元数据
  • 创建工作项
  • 更新工作项
  • 批量更新工作项字段值
  • 删除工作项
  • 终止/恢复工作项
  • 获取工作项操作记录

工作项搜索

  • 获取指定的工作项列表（单空间）
  • 获取指定的工作项列表（跨空间）
  • 获取指定的工作项列表（单空间-复杂传参）
  • 获取指定的工作项列表（全局搜索）
  • 获取指定的关联工作项列表

附件管理

  • 添加附件
  • 文件上传
  • 下载附件
  • 删除附件

空间管理

  • 获取空间列表
  • 获取空间详情
  • 获取空间下业务线详情
  • 获取空间下工作项类型
  • 获取空间下团队成员

用户管理

  • 获取用户详情
  • 搜索租户内的用户列表
  • 创建自定义用户组
  • 更新用户组成员
  • 查询用户组成员

空间关联

  • 获取空间关联规则列表
  • 获取空间关联下的关联工作项实例列表
  • 绑定空间关联的关联工作项实例
  • 解绑空间关联的关联工作项实例

流程与节点

  • 获取工作流详情
  • 获取工作流详情（WBS）
  • 更新节点/排期
  • 节点完成/回滚
  • 状态流转

流程配置

  • 获取工作项下的流程模板列表
  • 获取流程模板配置详情
  • 新增流程模板
  • 更新流程模板
  • 删除流程模板

子任务

  • 获取指定的子任务列表
  • 获取子任务详情
  • 创建子任务
  • 更新子任务
  • 子任务完成/回滚
  • 删除子任务

评论

  • 添加评论
  • 查询评论
  • 更新评论
  • 删除评论

工作项工时

  • 获取工作项的工时记录列表
  • 创建实际工时
  • 更新实际工时
  • 删除实际工时

评审管理

  • 批量查询评审意见、评审结论
  • 修改评审结论和评审意见
  • 评审结论标签值查询

其他功能

  • 拉机器人入群
  • 获取度量图表明细数据
  • 获取流程角色配置详情

开发指南

开发环境配置

  1. 克隆本仓库：
git clone https://github.com/yourusername/mcp-feishu-proj.git
cd mcp-feishu-proj
  1. 安装依赖（使用uv）：
# 安装uv（如果尚未安装）
pip install uv
# 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv
uv pip install -e .

配置说明

  1. 复制环境变量示例文件并进行配置：
cp .env.example .env
  1. 编辑.env文件，填入以下必要的配置信息：
FS_PROJ_BASE_URL=https://project.feishu.cn/
FS_PROJ_PROJECT_KEY=your_project_key
FS_PROJ_USER_KEY=your_user_key
FS_PROJ_PLUGIN_ID=your_plugin_id
FS_PROJ_PLUGIN_SECRET=your_plugin_secret

其中：

  • FS_PROJ_BASE_URL：飞书项目API的基础URL，默认为https://project.feishu.cn/
  • FS_PROJ_PROJECT_KEY：飞书项目的标识
  • FS_PROJ_USER_KEY：用户标识
  • FS_PROJ_PLUGIN_ID：飞书项目Open API的插件ID
  • FS_PROJ_PLUGIN_SECRET：飞书项目Open API的插件密钥

添加新功能

要添加新的飞书项目API功能，请按照以下步骤操作：

  1. 在fsprojclient.py中添加新的API方法
  2. 在server.py中使用@mcp.tool装饰器注册新的MCP工具

飞书项目Open API参考

本项目包含了飞书项目Open API的Postman集合，位于docs/open-api-postman目录下，将目录下文件导入Postman可以进行快速调试飞书项目接口：

  • postman_environment.json：Postman环境变量配置
  • postman_collection.json：Postman API集合

容器化部署指南

Docker部署

本项目提供了Docker部署支持，可以通过Docker容器运行MCP飞书项目服务。

前提条件

使用Docker Compose运行

  1. 创建.env文件，设置必要的环境变量
cp .env.example .env

然后编辑.env文件，填入你的飞书项目相关信息：

FS_PROJ_BASE_URL=https://project.feishu.cn/
FS_PROJ_PROJECT_KEY=your_project_key
FS_PROJ_USER_KEY=your_user_key
FS_PROJ_PLUGIN_ID=your_plugin_id
FS_PROJ_PLUGIN_SECRET=your_plugin_secret
  1. 使用Docker Compose启动服务
docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d

这将使用ghcr.io/astral-sh/uv镜像，并挂载项目根目录到容器中，直接运行本地代码，便于开发和调试。Docker Compose会自动加载项目根目录中的.env文件作为环境变量。

  1. 查看日志
docker-compose -f docker/docker-compose.yml logs -f
  1. 停止服务
docker-compose -f docker/docker-compose.yml down

更多详细信息请参阅Docker部署文档。

Kubernetes部署

前提条件

  • 一个可用的Kubernetes集群
  • 已安装kubectl命令行工具
  • 具有创建Deployment、ConfigMap和Secret的权限

部署步骤

  1. 准备Secret

首先，需要创建包含敏感信息的Secret。由于Kubernetes Secret需要使用base64编码的值，您需要对敏感信息进行编码：

# 对敏感信息进行base64编码
echo -n "your_project_key" | base64
echo -n "your_user_key" | base64
echo -n "your_plugin_id" | base64
echo -n "your_plugin_secret" | base64

然后，使用生成的base64编码值更新k8s-secret.yaml文件中的相应字段。

  1. 应用配置

依次应用以下配置文件：

# 创建ConfigMap
kubectl apply -f k8s-configmap.yaml

# 创建Secret
kubectl apply -f k8s-secret.yaml

# 创建Deployment
kubectl apply -f k8s-deployment.yaml
  1. 验证部署

检查部署状态：

# 查看Deployment状态
kubectl get deployments

# 查看Pod状态
kubectl get pods

# 查看Pod日志
kubectl logs -f <pod-name>

更多详细信息请参阅Kubernetes部署文档。

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议。请遵循以下步骤：

  1. Fork本仓库
  2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 创建一个Pull Request

许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

服务配置

[{'mcpServers': {'feishuproj': {'args': ['mcp-feishu-proj@latest', '--transport', 'stdio'], 'command': 'uvx', 'env': {'FS_PROJ_PLUGIN_ID': 'your_plugin_id', 'FS_PROJ_PLUGIN_SECRET': 'your_plugin_secret', 'FS_PROJ_PROJECT_KEY': 'your_project_key', 'FS_PROJ_USER_KEY': 'your_user_key'}}}}]

来源