MCP Slack

🚀 MCP 服务器用于 Slack

一个用于将 AI 助手集成到 Slack 工作区的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，借助该服务器，AI 助手可与 Slack 工作区进行交互，实现多种功能。

🚀 快速开始

此包提供了一个 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
• 回复线程
• 在消息上添加反应
• 获取频道历史记录
• 获取线程回复
• 列出用户并检索用户资料

✨ 主要特性

• 支持 AI 助手与 Slack 工作区的多种交互操作，如消息发送、线程回复等。
• 提供了一系列 Slack 集成工具，方便使用。

📦 安装指南

# 从 npm 安装
npm install shouting-mcp-slack

# 或者全局安装
npm install -g shouting-mcp-slack

你可以在 npm 上找到该包：shouting-mcp-slack

先决条件

你需要设置一个 Slack 机器人并获得必要的凭证：

1. 在 Slack API 控制台 中创建一个 Slack 应用。
2. 添加以下 Bot Token 权限范围：
   • channels:history
   • channels:read
   • chat:write
   • reactions:write
   • users:read
   • users:read.email
3. 将应用安装到你的工作区。
4. 复制 Bot User OAuth Token。

配置

服务器需要以下环境变量：

• SLACK_BOT_TOKEN：你的 Slack Bot User OAuth Token。
• SLACK_TEAM_ID：你的 Slack 团队 ID。

💻 使用示例

基础用法

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

在你的代码中使用

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);

// 注册自定义处理程序
// ...

高级用法

服务器提供了以下 Slack 集成工具，可在不同场景下灵活使用：

• slack_list_channels：列出可用频道。
• slack_post_message：向频道发送消息。
• slack_reply_to_thread：回复线程。
• slack_add_reaction：在消息上添加反应。
• slack_get_channel_history：获取频道的消息历史记录。
• slack_get_thread_replies：获取线程中的回复。
• slack_get_users：列出工作区的用户。
• slack_get_user_profile：获取用户的资料。

📄 许可证

ISC

👨‍💻 作者

shouting.hsiao@gmail.com

🔗 仓库

https://github.com/z9905080/mcp-slack