AI——OpenCode + Python打造飞书表格MCP服务器
前言
本文将带你创建一个基于 Python 的 MCP 服务器，它封装了读取飞书表格的逻辑。
系统：Windows
环境准备：OpenCode、Python
网上都有安装教程，自己搜一下
一、前置准备
1. 飞书开放平台创建应用
- 打开飞书开放平台 → 新建「企业内部应用」
- 开通权限：
sheets:readonly（电子表格只读权限） - 获取凭证：
App ID、App Secret
2. 获取飞书文档信息
- 表格
文档ID：从 Excel 链接中获取 工作表ID：sheet对应的 ID
例如下面链接中，9999999999999999999就是文档ID，66666就是sheetID
https://f9gdjfow59.feishu.cn/sheets/9999999999999999999?sheet=66666
3. 使用lark-cli读取文档信息
安装 CLI (如果尚未安装):
npm install -g @larksuite/cli登录授权:
首次使用需要扫码登录，让 CLI 获取操作你飞书账号的权限。
lark-cli config init lark-cli auth login --recommend读取文档：
lark-cli sheets +read --spreadsheet-token "文档ID" --sheet-id "文档中的sheetId“如图：
二、初始化Python项目
新建文件夹mcp-feishu-server
# 安装uv python -m pip install uv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn # 安装 mcp 库 pip install mcp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 初始化一个 Python 项目 uv init三、编写MCP脚本
通过命令 where lark-cli 找到lark-cli.cmd绝对路径，替换下面的路径
import os import json import subprocess from mcp.server.fastmcp import FastMCP # 初始化 MCP 服务器 mcp = FastMCP("feishu-excel-mcp") # ========================================== # ⚙️ 配置区域 # ========================================== LARK_CLI_PATH = r"lark-cli.cmd绝对路径" @mcp.tool() def read_feishu_sheet(spreadsheet_id: str, sheet_id: str, output_path: str) -> str: """ 使用 lark-cli 读取飞书表格数据并保存为 JSON 文件。 Args: spreadsheet_id: 飞书电子表格的文档 ID。 sheet_id: 要读取的工作表 ID。 output_path: 输出文件的完整路径。 """ try: # 1. 检查输出目录是否存在，不存在则创建 output_dir = os.path.dirname(output_path) if output_dir and not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) print(f"已创建输出目录: {output_dir}") # 2. 构造命令 (使用列表模式避免转义问题) cmd = [ LARK_CLI_PATH, # 使用绝对路径 "sheets", "+read", "--spreadsheet-token", spreadsheet_id, "--sheet-id", sheet_id ] # 3. 执行命令 # 但通常 .cmd 文件可以直接执行。 result = subprocess.run( cmd, capture_output=True, text=True, encoding='utf-8', timeout=60 ) # 4. 处理结果 if result.returncode == 0: # 成功获取数据 raw_content = result.stdout.strip() # 尝试解析 JSON 以确保格式正确 (可选) try: json_data = json.loads(raw_content) formatted_json = json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False) except json.JSONDecodeError: # 如果输出不是纯 JSON (比如包含日志)，则直接保存原始输出 formatted_json = raw_content # 写入文件 with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(formatted_json) return f"✅ 数据读取成功并已保存至:\n{output_path}" else: # 命令执行失败 (例如权限不足、ID错误) error_msg = result.stderr if result.stderr else result.stdout return f"❌ lark-cli 执行失败 (代码: {result.returncode}):\n{error_msg}" except Exception as e: return f"❌ 系统执行出错: {str(e)}" if __name__ == "__main__": mcp.run()四、配置 OpenCode
告诉 OpenCode 如何找到并启动你刚刚创建的 MCP 服务器，并且启动
1. 找到 OpenCode 配置文件
在 Windows 系统中，路径通常是 C:\Users\<你的用户名>\.config\opencode\opencode.json
2. 添加 MCP 服务器配置
使用文本编辑器打开 opencode.json 文件，并在其中添加一个 mcp 字段。配置 command 来使用 Python 运行你的 main.py 脚本
{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "feishu-excel": { "type": "local", "command": [ "pythonw", "根路径\\mcp-feishu-server\\main.py" ], "cwd": "根路径\\mcp-feishu-server", "enabled": true } } }