Slack MCP Server(Slack模型上下文协议服务器)

@ubie-oss/slack-mcp-server
0 Stars 332 次浏览 ubie-oss 更新于 2026-08-23

实现模型上下文协议的服务器,使AI助手能够通过标准化接口与Slack API交互,提供消息传递、频道管理、用户信息检索等功能。

该服务暂未提供标准配置,请参考 README 手动接入

服务介绍

slack-mcp-server

一个用于访问 Slack API 的 MCP(Model Context Protocol) 服务器。该服务器允许 AI 助手通过标准化接口与 Slack API 进行交互。

功能

可用工具:

  • slack_list_channels - 列出工作区中的公共频道(支持分页)
  • slack_post_message - 向 Slack 频道发布新消息
  • slack_reply_to_thread - 回复 Slack 中特定的消息线程
  • slack_add_reaction - 为消息添加反应表情
  • slack_get_channel_history - 获取频道的最近消息
  • slack_get_thread_replies - 获取消息线程中的所有回复
  • slack_get_users - 检索工作区中所有用户的基本资料信息
  • slack_get_user_profile - 获取用户的个人资料信息
  • slack_search_messages - 在工作区中搜索消息

快速开始

安装

npm install @ubie-oss/slack-mcp-server

注意:现在它托管在 GitHub Registry 上,因此你需要你的 PAT (Personal Access Token)。

配置

你需要设置以下环境变量:

  • SLACK_BOT_TOKEN: Slack 机器人用户 OAuth 令牌
  • SLACK_USER_TOKEN: Slack 用户 OAuth 令牌(对于某些功能如消息搜索是必需的)

你也可以创建一个 .env 文件来设置这些环境变量:

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-bot-token
SLACK_USER_TOKEN=xoxp-your-user-token

使用

启动 MCP 服务器

直接启动:

npx @ubie-oss/slack-mcp-server

或者,使用 node 运行已安装的模块:

node node_modules/.bin/slack-mcp-server

编辑适用于你客户端的 MCP 配置 JSON:

{
  "slack": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@ubie-oss/slack-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "NPM_CONFIG_//npm.pkg.github.com/:_authToken": "<your-github-pat>",
      "SLACK_BOT_TOKEN": "<your-bot-token>",
      "SLACK_USER_TOKEN": "<your-user-token>"
    }
  }
}

实现模式

该服务器采用以下实现模式:

  1. 使用 Zod 模式定义请求/响应

    • 请求模式:定义输入参数
    • 响应模式:限制到必要的字段
  2. 实现流程:

    • 使用 Zod 模式验证请求
    • 调用 Slack WebAPI
    • 使用 Zod 模式解析响应以限制到必要字段
    • 作为 JSON 返回

例如,slack_list_channels 的实现使用 ListChannelsRequestSchema 解析请求,调用 slackClient.conversations.list,并返回由 ListChannelsResponseSchema 解析后的响应。

开发

可用脚本

  • npm run dev - 以开发模式启动服务器,并启用热重载
  • npm run build - 构建生产环境项目
  • npm run start - 启动生产服务器
  • npm run lint - 运行代码检查(ESLint 和 Prettier)
  • npm run fix - 自动修复代码格式问题

贡献指南

  1. Fork 仓库
  2. 创建你的功能分支
  3. 运行测试和代码检查:npm run lint
  4. 提交你的更改
  5. 推送到分支
  6. 创建 Pull Request

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