dingtalk-ai-table

仓库: breath57/dingtalk-skills
安装量: 98
排名: #8440

安装

npx skills add https://github.com/aliramw/dingtalk-ai-table --skill dingtalk-ai-table

钉钉 AI 表格操作 通过 MCP 协议连接钉钉 AI 表格 API，执行表格和数据操作。 ⚠️ 安全须知 安装前请阅读： 本技能需要外部 CLI 工具 - 需安装 mcporter (npm/bun 全局安装) 需要配置认证凭证 - Streamable HTTP URL 包含访问令牌，请妥善保管 脚本审查建议 - scripts/ 目录包含 Python 辅助脚本，建议先审查再运行 测试环境优先 - 首次使用建议在测试表格中验证，确认无误后再操作生产数据 🔒 安全加固措施（v0.3.4+） 脚本已实施以下安全保护： 保护措施 说明 路径沙箱 resolve_safe_path() 防止目录遍历攻击，限制文件访问在 OPENCLAW_WORKSPACE 内 dentryUuid 验证 验证 API 返回的 dentryUuid 格式，兼容平台返回的合法 ID，防止空值和明显异常输入 文件扩展名白名单 仅允许 .json / .csv 文件 文件大小限制 JSON 最大 10MB，CSV 最大 50MB，防止 DoS 字段类型白名单 仅允许预定义的字段类型 命令超时 mcporter 命令超时限制（60-120 秒） 输入清理 自动去除空白、验证空值 配置建议：

设置工作目录限制（推荐）

export OPENCLAW_WORKSPACE = /Users/marila/.openclaw/workspace 前置要求 安装 mcporter CLI 本技能依赖 mcporter 工具。安装前请确认来源可信： 官方仓库 : https://github.com/mcporter/mcporter (请验证) npm 包 : npm install -g mcporter

使用 npm 安装

npm install -g mcporter

或使用 bun 安装

bun
install
-g
mcporter
验证安装：
mcporter
--version
注意
全局安装的 CLI 工具具有用户级执行权限，请确保从可信来源安装。 配置 MCP Server 获取 Streamable HTTP URL： 访问钉钉 MCP 广场： https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=1060&detailType=marketMcpDetail 在页面 右侧 点击“获取 MCP Server 配置”按钮，然后找到 Streamable HTTP URL 复制该 URL 并用于下方配置 方式一：使用 mcporter config（推荐）

添加钉钉 AI 表格服务器配置（持久化存储）

mcporter config add dingtalk-ai-table --url "" 方式二：使用环境变量

临时设置（当前终端会话有效）

export
DINGTALK_MCP_URL
=
""
将
替换为实际获取的完整 URL。
⚠️ 凭证安全
Streamable HTTP URL 包含访问令牌，等同于密码： 不要提交到版本控制系统 不要分享给他人 推荐使用 mcporter config 持久化存储，避免在命令历史中暴露 基本命令模式 所有操作通过 mcporter call dingtalk-ai-table 执行：

获取文档根节点

mcporter call dingtalk-ai-table get_root_node_of_my_document --output json

创建 AI 表格

mcporter call dingtalk-ai-table create_base_app filename = "表格名" target = "" --output json

搜索可访问的表格

mcporter call dingtalk-ai-table search_accessible_ai_tables keyword = "关键词" --output json 核心工作流 创建表格并初始化

1. 获取根节点

ROOT_UUID

$( mcporter call dingtalk-ai-table get_root_node_of_my_document --output json | jq -r '.rootDentryUuid' )

2. 创建表格

mcporter call dingtalk-ai-table create_base_app filename = "我的表格" target = " $ROOT_UUID " --output json

3. 记录返回的 dentryUuid 用于后续操作

数据表操作

创建数据表（可带初始字段）

mcporter call dingtalk-ai-table add_base_table \ --args '{"dentryUuid":"<表格 UUID>","name":"新数据表","fields":[{"name":"字段 1","type":"text"},{"name":"字段 2","type":"number"}]}' \ --output json

列出所有数据表

mcporter call dingtalk-ai-table list_base_tables dentryUuid = "<表格 UUID>" --output json

重命名数据表

mcporter call dingtalk-ai-table update_base_tables \ --args '{"dentryUuid":"","oldSheetIdOrName":"原表名","newName":"新表名"}' \ --output json

删除数据表

mcporter call dingtalk-ai-table delete_base_table \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名"}' \ --output json 字段操作

查看字段列表

mcporter call dingtalk-ai-table list_base_field \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名"}' \ --output json

添加字段（支持类型：text, number, singleSelect, multipleSelect, date, user, attachment）

mcporter call dingtalk-ai-table add_base_field \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名","addField":{"name":"字段名","type":"text"}}' \ --output json

删除字段

mcporter call dingtalk-ai-table delete_base_field \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名","fieldIdOrName":"字段名"}' \ --output json 记录操作

查询记录

mcporter call dingtalk-ai-table search_base_record \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名"}' \ --output json

添加记录

mcporter call dingtalk-ai-table add_base_record \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名","records":[{"fields":{"字段 1":"值 1","字段 2":100}}]}' \ --output json

更新记录

mcporter call dingtalk-ai-table update_records \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名","records":[{"id":"记录 ID","fields":{"字段":"新值"}}]}' \ --output json

删除记录

mcporter call dingtalk-ai-table delete_base_record \ --args '{"dentryUuid":"","sheetIdOrName":"表名","recordIds":["记录 ID1","记录 ID2"]}' \ --output json 支持的字段类型 类型 说明 示例 text 文本 {"name":"姓名","type":"text"} number 数字 {"name":"数量","type":"number"} singleSelect 单选 {"name":"状态","type":"singleSelect"} multipleSelect 多选 {"name":"标签","type":"multipleSelect"} date 日期 {"name":"日期","type":"date"} user 人员 {"name":"负责人","type":"user"} attachment 附件 {"name":"文件","type":"attachment"} 使用脚本 对于批量操作，使用 scripts/ 目录中的工具脚本：

批量添加字段

python scripts/bulk_add_fields.py < dentryUuid

< sheetName

fields.json

批量导入记录（支持 CSV 和 JSON）

python scripts/import_records.py
<
dentryUuid
>
<
sheetName
>
data.csv
python scripts/import_records.py
<
dentryUuid
>
<
sheetName
>
data.json
[
batch_size
]
🔒 脚本安全特性
:
✅ 路径沙箱：防止目录遍历攻击（
../etc/passwd
等）
✅ UUID 格式验证：严格校验输入格式
✅ 文件扩展名白名单：仅允许
.json
/
.csv
✅ 文件大小限制：JSON 10MB / CSV 50MB
✅ 字段类型白名单：防止无效类型注入
✅ 命令超时保护：60-120 秒自动终止
测试验证
运行
python3 tests/test_security.py
执行 25 项安全测试
⚠️ 注意事项
:
脚本仅调用
mcporter
命令和处理本地文件，无网络请求
首次运行前建议审查脚本源码
处理敏感数据时请在受控环境中执行
参考文档
API 详情
见
references/api-reference.md
错误码说明
见 references/error-codes.md 根节点配置 创建 AI 表格需要根节点 dentryUuid 作为 target 参数。 根节点缓存文件必须放在工作区内 ，推荐使用 $OPENCLAW_WORKSPACE/TABLE.md （例如 ~/.openclaw/workspace/TABLE.md ），不要使用 ~/workspace/TABLE.md 这类工作区外路径。

推荐：先确保工作区路径

export OPENCLAW_WORKSPACE = ${OPENCLAW_WORKSPACE :- $HOME / .openclaw / workspace}

读取根节点（已缓存，无需每次调用 API）

ROOT_UUID

$( grep 'rootDentryUuid' " $OPENCLAW_WORKSPACE /TABLE.md" | grep -o '[^]*' | tr -d '' )

创建新表格

mcporter call dingtalk-ai-table create_base_app filename = "表格名" target = " $ROOT_UUID " --output json 如果 TABLE.md 不存在或需要更新，重新获取： export OPENCLAW_WORKSPACE = ${OPENCLAW_WORKSPACE :- $HOME / .openclaw / workspace} mcporter call dingtalk-ai-table get_root_node_of_my_document --output json

将返回的 rootDentryUuid 写入 $OPENCLAW_WORKSPACE/TABLE.md

注意事项
dentryUuid 识别
创建表格后返回多个 ID，使用 API 返回的
uuid
/
rootDentryUuid
等实际
dentryUuid
字段值；不要自行编造，也不要假设它一定是 UUID v4
表名匹配
默认创建的表名为"数据表"，操作前需确认实际表名
字段值格式
单选/多选字段返回对象格式
{"name":"选项","id":"xxx"}
日期格式
日期字段使用 Unix 时间戳（毫秒）或
YYYY-MM-DD
格式
批量操作
添加/删除记录支持批量，单次最多 1000 条
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