한국어 버전

一个用 API 成的 Model-Context-Protocol (MCP) Keeper。 F Figma-Context-MCP 的 , 用 放題 API。

₢ 킹

平平台平的 MCP BASE, AI AI 星:

인가기관 증명

• 创建、新、更新和和
• 中中的 - 인가기관 인가기관 증명

# # 安卓 安

安smithery를 통해

Yu用 Smithery 炉端串 Yuque MCP Server 安 安 :

## 前前件

• Node.js 18+ (짐)
• 過去有 API 的 -

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1. 1.:

2.:

3. .env.example .env 文件:

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en,en .env 文件中中。

方法

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式

生

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下 下 下 下:

用 도커

本 本,和松地和和和。

使用 독수리 보상 (짐)

1. 1.:

2. 日日:

3. :

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用 도커

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MCP 은

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语雀 MCP 服务器

English Version

一个用于与语雀 API 集成的 Model-Context-Protocol (MCP) 服务器。此实现受 Figma-Context-MCP 的启发，并使用 语雀开放 API。

概述

该服务器提供了与语雀知识库平台交互的 MCP 工具，允许 AI 模型：

• 获取用户和文档信息
• 创建、读取、更新和删除文档
• 搜索语雀中的内容
• 获取知识库信息
• 获取统计数据和分析信息

安装

安装 via Smithery

要使用 Smithery 将 Yuque MCP Server 自动安装到 Claude 桌面端：

npx -y @smithery/cli install @HenryHaoson/Yuque-MCP-Server --client claude

前提条件

• Node.js 18+ (推荐)
• 拥有 API 令牌的语雀账号

设置

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/Henryhaoson/Yueque-MCP-Server.git
   cd Yueque-MCP-Server
   

2. 安装依赖：

   npm install
   

3. 基于 .env.example 创建 .env 文件：

   cp .env.example .env
   

4. (可选) 在 .env 文件中添加你的语雀 API 令牌：

   YUQUE_API_TOKEN=your_yuque_api_token_here
   

   你也可以选择在连接到服务器时通过查询参数提供令牌，而不是在 .env 文件中设置。

使用方法

运行服务器

开发模式

# HTTP 服务器模式
npm run dev

# CLI stdio 模式
npm run dev:cli

生产模式

首先，构建项目：

npm run build

然后在 HTTP 或 CLI 模式下运行：

# HTTP 服务器模式
npm run start

# CLI stdio 模式
npm run start:cli

使用 Docker 部署

本项目提供了 Docker 支持，使您可以轻松地容器化和部署服务器。

使用 Docker Compose（推荐）

1. 构建并启动容器：

   docker-compose up -d
   

2. 查看日志：

   docker-compose logs -f
   

3. 停止服务：

   docker-compose down
   

您可以通过环境变量或在 .env 文件中设置配置项：

# .env 文件示例
PORT=3000
YUQUE_API_TOKEN=your_token_here
YUQUE_API_BASE_URL=https://www.yuque.com/api/v2

手动使用 Docker

1. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t yuque-mcp-server .
   

2. 运行容器：

   docker run -d -p 3000:3000 --name yuque-mcp-server yuque-mcp-server
   

3. 使用环境变量：

   docker run -d -p 3000:3000 \
     -e YUQUE_API_TOKEN=your_token_here \
     -e YUQUE_API_BASE_URL=https://www.yuque.com/api/v2 \
     --name yuque-mcp-server yuque-mcp-server
   

MCP 工具

语雀 MCP 服务器提供以下工具：

用户和文档管理

• get_current_user - 获取当前认证用户的信息，包括用户ID、用户名、头像等语雀账号基本信息
• get_user_docs - 获取当前用户的所有知识库文档列表，包括私人和协作文档
• get_user_repos - 获取指定用户的知识库列表，知识库是语雀中组织文档的集合
• get_repo_docs - 获取特定知识库中的所有文档列表，包括文档标题、更新时间等信息
• get_doc - 获取语雀中特定文档的详细内容，包括正文、修改历史和权限信息
• create_doc - 在指定知识库中创建新的语雀文档，支持多种格式内容（Markdown、HTML、Lake）
• update_doc - 更新语雀中已存在的文档，可以修改标题、内容或权限设置
• delete_doc - 从语雀知识库中删除指定文档，此操作不可撤销
• search - 在语雀平台中搜索文档或知识库内容，支持范围和作者筛选

团队统计分析

• get_group_statistics - 获取团队的汇总统计数据，包括成员人数、文档数量、阅读量和互动数据等
• get_group_member_statistics - 获取团队成员的统计数据，包括各成员的编辑次数、阅读量、点赞量等
• get_group_book_statistics - 获取团队知识库的统计数据，包括各知识库的文档数、字数、阅读量等
• get_group_doc_statistics - 获取团队文档的统计数据，包括各文档的字数、阅读量、评论量等

与 AI 模型的集成

此 MCP 服务器可以与支持 Model-Context-Protocol 的 AI 模型一起使用，允许它们通过定义的工具与语雀交互。例如：

1. 启动 MCP 服务器