🚀 Lark MCP电报服务器
生产准备就绪 模型上下文协议（MCP） 提供无缝集成的服务器 云雀套房/飞树 和 电报 平台。内置增强的安全性、全面的Bitable操作和双重API访问。
✨ 特性
🔧 MCP桥（增强型）
- 12个MCP工具 用于LarkSuite Bitable操作
- LarkSuite官方SDK 模式实现
- JSON-RPC 2.0 协议支持
- 实时数据 与LarkSuite表集成
🌐 HTTP REST API
- 快速 API 供电端点
- 安全功能 具有速率限制
- 健康监测 以及状态检查
- CORS支持 用于web应用程序
🛡️ 安全和生产就绪
- 环境变量 基于配置
- JWT令牌验证 以及身份验证
- 速率限制 DDoS防护
- 安全的凭证管理
🔗 集成
- 云雀套房/飞树 -完成可比特CRUD操作
- 电报 -消息发送功能
- 渲染云 -生产部署就绪
🚀 快速开始
生产部署（渲染）
- 分叉此存储库
- 连接到渲染 并部署
- 设置环境变量 在渲染仪表板中：
LARK_APP_ID=your_lark_app_id
LARK_APP_SECRET=your_lark_app_secret
TELEGRAM_TOKEN=your_telegram_bot_token
PORT=8000- 访问已部署的API:
- 健康： https://your-app.onrender.com/health - MCP工具： https://your-app.onrender.com/mcp/tools
地方发展
# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/HypelivebytheHYPER/lark-mcp-telegram-server.git
cd lark-mcp-telegram-server
# 2. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 3. Configure environment (copy and edit)
cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials
# 4. Run the server
python app.py📚 文档
- 完整安装指南 -详细的设置说明
- MCP桥梁文件 -MCP服务器详细信息
- REST API参考 -HTTP端点
- 集成示例 -代码示例和集成
- 安全指南 -安全最佳实践
🛠️ 可用的MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
bitable_list_tables | 列出LarkSuite Base中的所有表 |
bitable_get_table_schema | 获取表结构和字段定义 |
bitable_list_fields | 列出表中的所有字段 |
bitable_list_records | 列出具有过滤和分页功能的记录 |
bitable_get_record | 按ID获取特定记录 |
bitable_create_record | 创建新记录 |
bitable_update_record | 更新现有记录 |
bitable_delete_record | 删除记录 |
bitable_batch_create_records | 创建多条记录 |
bitable_search_records | 高级记录搜索 |
send_lark_message | 向Lark/Feishu发送消息 |
create_bitable_app | 创建新的Bitable应用程序 |
🔗 API终点
健康与状态
GET /health-服务健康检查GET /status-详细的服务状态
MCP协议
GET /mcp/tools-列出可用的MCP工具POST /mcp/invoke-使用JSON-RPC 2.0调用MCP工具
传统REST *（为兼容性而维护）*
POST /send-message-发送消息POST /create-session-创建用户会话
🏗️ 建筑
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ AI Agents │ │ Web Apps │ │ Direct HTTP │
│ (MCP Client) │ │ (REST API) │ │ (cURL/Tools) │
└─────────┬───────┘ └─────────┬────────┘ └─────────┬───────┘
│ │ │
│ MCP Protocol │ HTTP REST │ HTTP REST
│ (JSON-RPC 2.0) │ │
│ │ │
┌─────▼──────────────────────▼───────────────────────▼─────┐
│ FastAPI Server │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐│
│ │ MCP Bridge │ │ HTTP Endpoints ││
│ │ Enhanced │ │ (REST API) ││
│ └─────────────────┘ └─────────────────────────────────┘│
└──────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────▼─────────────────────────────────────────┐
│ External APIs │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ LarkSuite API │ │ Telegram API │ │
│ │ (Bitable CRUD)│ │ (Message Send) │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘📋 需求
- Python 3.8+
- 快速 API -Web框架
- httpx -HTTP客户端
- python dotenv -环境管理
- 媒染剂 -数据验证
- 慢速api -速率限制
🔐 安全
- 环境变量 敏感数据
- 速率限制 在所有端点上
- CORS web安全配置
- 输入验证 使用Pydantic模型
- 安全凭据 处理
📈 生产状态
- ✅ 部署 在渲染云上
- ✅ 环境变量 安全配置
- ✅ 真正的LarkSuite集成 已验证
- ✅ HTTP API 完全可用的
- ✅ MCP电桥 使用12种工具操作
- ✅ 安全审计 完成
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 进行更改
- 彻底测试
- 提交拉取请求
📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。
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🚀 已准备好进行AI代理集成和生产使用！