Feishu Project Management

by roland0511

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GitHub

About

An MCP server for interacting with the Feishu project management system, enabling AI assistants to manage projects.

Details

Author
roland0511
Categories
Productivity, Project Management

Setup

Install Feishu Project Management in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and others).

Repository: https://github.com/roland0511/mcp-feishu-proj

Follow the installation instructions in the repository README, then restart your MCP client.

因此后续本仓库不再进行维护或更新。
请勿提交新的 Issue、Pull Request 或修改请求。
若需参考历史内容,可在只读模式下浏览本仓库。

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。

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。

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

{ "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" } } } }

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

git clone https://github.com/yourusername/mcp-feishu-proj.git cd mcp-feishu-proj
# 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 .
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

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

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

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。

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
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。

docker-compose -f docker/docker-compose.yml logs -f
docker-compose -f docker/docker-compose.yml down

- 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

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。

# 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
# 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>

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

Interact with task, doc, and project data in Dart, an AI-native project management tool

Remote MCP server for MeisterTask. Create and manage projects, tasks, and notes from your AI assistant. Hosted (streamable-HTTP) — connect at https://mcp.meistertask.com/mcp

The official Plane MCP server provides integration with Plane APIs, enabling full AI automation of Plane projects, work items, cycles and more.

Keep teams & agents coordinated automatically

From the creators of Wunderlist — the all-in-one task management app for to-do lists, notes, and projects. AI-powered productivity that replaces 5 apps.

Connect to the Taskade platform via MCP. Access tasks, projects, workflows, and AI agents in real-time through a unified workspace and API.

Official Taskeract MCP Server for integrating your Taskeract project tasks and load the context of your tasks into your MCP enabled app.

Manage your Todoist tasks and projects directly from your LLM.

Interact with Asana tasks, projects, workspaces, and comments using the Asana API.

Comprehensive Trello integration: 46 tools covering boards, cards, lists, labels, checklists, attachments, members, custom fields, and search. Read-only mode, image attachment auto-download. Active fork of kocakli/Trello-Desktop-MCP integrating contributions from across the Trello MCP fork ecosystem

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