DeepSeek+飞书?首个Python版 MCP Server 开源,打破数据孤岛

读完本文，你将了解如何让 DeepSeek / Claude 直接读取你的飞书文档，告别复制粘贴。

AI 很强，但它是「断网」的

小禾最近有个烦恼。

DeepSeek 写代码很猛，Claude 做分析很强，但每次想让 AI 帮忙处理公司内部的飞书文档，流程都是这样的：

1. 1. 打开飞书，找到文档
2. 2. 全选复制
3. 3. 粘贴到 AI 对话框
4. 4. 发现格式全乱了
5. 5. 手动修一遍格式
6. 6. 终于可以提问了

一篇文档还好，三五篇下来人就麻了。更别提有些文档几万字，复制过去直接超出上下文窗口。

问题的本质很简单：AI 大模型是「断网」的。 它们不知道你公司飞书里写了什么，不知道你的多维表格长什么样，更不知道你上周的会议纪要里藏着哪些关键决策。

你得手动把信息「喂」给它。

这在 2024 年还能忍。到了 2026 年，当 AI 已经能写出生产级代码、能做复杂数据分析的时候，瓶颈反而变成了——怎么把数据送到 AI 面前？

MCP：给 AI 装上「USB 接口」

去年底，Anthropic（就是做 Claude 那家公司）发布了一个开放协议，叫 MCP（Model Context Protocol）。

用人话解释：MCP 就是给 AI 装了一个「USB 接口」。

以前，每个工具想接 AI，都得自己造一根专用数据线。Notion 造一根、GitHub 造一根、Slack 造一根……开发者累，用户也累。

MCP 说：别造了，大家都用同一个接口标准。只要你的工具实现了 MCP 协议，任何支持 MCP 的 AI 客户端都能直接连。

Cursor 支持了，Claude Desktop 支持了，各种 AI 编程工具都在接入。社区里已经有了 GitHub、Notion、Slack、数据库的 MCP Server。

但小禾翻遍了整个 GitHub，发现一个尴尬的事实：

没有好用的 Python 版。

国外工具一个接一个地上线 MCP Server，国内最主流的办公套件飞书，虽然有人做过 Node.js 版，但对于广大 AI 工程师和数据分析师来说，没有原生 Python 实现简直不能忍。

那就自己来吧。

mcp-server-feishu：让 AI 读懂你的飞书

今天正式开源：mcp-server-feishu —— 全网首个纯 Python 版飞书 MCP Server。

项目地址：https://github.com/Eric-NZ/mcp-server-feishu

它做的事情很简单：在 AI 和飞书之间架一座桥。你在 Cursor 或 Claude Desktop 里直接丢一个飞书文档链接，AI 就能读取内容、理解语义、帮你干活。

不用复制粘贴，不用导出文件，不用任何中间步骤。更重要的是，它是纯 Python 写的，只有几百行代码，极其轻量，方便你二次开发。

场景演示

光说不练假把式。看几个实际场景。

配置

在 Cursor 或 Claude Desktop 的 MCP 配置中加几行 JSON，填入飞书应用的 App ID 和 App Secret，就搞定了。

读取文档并总结

把一篇飞书技术方案的链接丢给 AI，让它总结要点。

AI 直接读取了文档全文，提炼出核心观点、技术选型和风险点。以前这个活要先复制、再粘贴、再手动整理格式，现在一句话搞定。

解锁 AI 的架构规划能力

更实用的场景——把那篇《AI 智能客服系统架构设计方案》发给 AI，让它基于文档辅助设计。

以前，想让 AI 帮忙做架构设计，你得费劲把背景信息喂给它。现在，Claude 读取完整的需求文档后，瞬间理解了业务上下文。

如图所示，当 Claude 获得了准确的输入后，它的 Agent 能力被彻底激活了——它不再只是生成代码片段，而是开始像一位资深架构师一样，主动引导我进行技术选型。

这就是高质量 Context（上下文）的价值。

踩坑指南：Windows 用户的痛

在开发和测试过程中，我们替大家踩了一个巨大的坑，这里必须写出来，帮你省下两小时调试时间。

当你在使用 claude mcp add 命令或者手动修改 JSON 配置文件时，Python 的路径必须是绝对路径！

错误的写法（看似没问题，实则报错）：

claude mcp add feishu -- python src/server.py

这会导致 Claude 启动时使用系统默认 Python，找不到依赖包，或者因为路径问题找不到 .env 文件，最终显示红色的 failed。

正确的写法：

claude mcp add feishu -- "D:\Miniconda\envs\mcp\python.exe" "D:\Dev\mcp-server-feishu\src\server.py"

一定要指定你 Conda 环境里的那个 python.exe 的完整路径。

只要配置对了，你会看到那个治愈的紫色小勾勾。

原理：三分钟看懂架构

刚才说了，MCP 是 AI 的「USB 接口」。那 mcp-server-feishu 就是一个「飞书适配器」——它把飞书的数据格式翻译成 AI 能理解的语言。

整体架构非常清晰：

数据安全这件事必须说清楚：所有数据都是你本地的 MCP Server 直接和飞书 API 通信，不经过任何中间服务器。 你的文档内容不会被上传到我们或任何第三方的服务器上。

关键点：

诚实说明：目前是 MVP

开源项目讲究一个「诚实」。mcp-server-feishu 目前处于 MVP 阶段，先把核心功能跑通，再逐步扩展。

当前支持和规划的功能：

第一个版本聚焦在「文档读取」这一个点上。原因很简单：这是 90% 用户最刚需的场景。先把一件事做到位，再铺开。

开源与共建

mcp-server-feishu 采用开源协议发布，代码完全公开。

我们特别欢迎这几类贡献：

• • 飞书深度用户：帮忙测试各种文档类型（Wiki、多维表格、知识库），反馈兼容性问题
• • 钉钉 / 企业微信用户：如果你有兴趣做钉钉版或企微版的 MCP Server，非常欢迎 PR 或 Fork
• • MCP 协议爱好者：协议本身还在快速演进，欢迎一起讨论最佳实践

说白了，飞书只是第一步。国内办公套件的 MCP 生态几乎是空白的，钉钉没有，企业微信没有。这个领域需要有人来填坑，一个人填不完，但社区可以。

GitHub 地址：https://github.com/Eric-NZ/mcp-server-feishu

去点个 Star 吧。不是为了虚荣心，是为了让更多人在搜索「飞书 MCP」的时候能找到它。

写在最后

这只是一个开始。

mcp-server-feishu 的野心远不止于读文档。接下来的版本中，我将陆续解锁：

1. 1. 多维表格 (Base) SQL 查询：直接用自然语言问 AI「上周哪个销售业绩最好？」，它自动去查表告诉你。
2. 2. 企业通讯录与日历：让 AI 帮你找人、约会。
3. 3. 消息通知机器人：AI 分析完日报，直接推送到群里。

甚至，钉钉版 MCP 和 企微版 MCP 也已列入计划。

我正在构建**「中国企业软件的 AI 连接器」**。

欢迎关注我，见证这个开源项目的每一步进化，也许下一个功能就是你最急需的。