37b 飞书机器人与 MCP 搭建

# 推荐使用 nvm 管理 Node.js 版本
nvm install 24
nvm use 24
 
# 全局安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
 
# 验证安装
openclaw --version
# 输出示例：🦞 OpenClaw 2026.2.25 (4b5d4a4)

openclaw onboard --install-daemon

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Loopback (127.0.0.1)  — 只有本机进程能连接，最安全          │
│  LAN (0.0.0.0)         — 局域网内其他设备可连接              │
│  Tailnet              — 通过 Tailscale VPN 连接             │
│  Auto                 — 先试 Loopback，不行再 LAN           │
│  Custom IP            — 绑定到指定网卡 IP                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Configure DM access policies now? (default: pairing)
● No

openclaw pairing approve feishu <配对码>

Gateway service runtime
● Node (recommended)

安全声明                    → Yes（确认继续）
Onboarding mode            → Manual
网关类型                    → Local gateway (this machine)
Workspace directory        → ~/.openclaw/workspace（默认）
Model/auth provider        → Google（或你偏好的 Provider）
Google auth method         → Google Gemini API key
Enter Gemini API key       → <你的 API Key>
Default model              → google/gemini-2.5-flash
Gateway port               → 18789（默认）
Gateway bind               → Loopback (127.0.0.1)
Gateway auth               → Password（自动生成）
Tailscale exposure         → Off
Configure chat channels    → Yes
Select a channel           → Feishu/Lark (飞书)
Install Feishu plugin      → Download from npm
Enter Feishu App ID        → <飞书应用 App ID>
Enter Feishu App Secret    → <飞书应用 App Secret>
Which Feishu domain        → Feishu (feishu.cn) - China
Group chat policy          → Open（测试阶段）
Select a channel           → Finished
Configure DM access        → No（使用默认 pairing）
Configure skills           → Yes
Install dependencies       → Skip for now
所有 API Key 提示           → 全部 No
Enable hooks               → session-memory
Gateway service runtime    → Node (recommended)
How to hatch               → Hatch in TUI (recommended)

用户在飞书 @机器人 发消息
        │
        ▼
飞书服务器（云端）
        │
        ▼  WebSocket 长连接（飞书主动推送到你的机器）
OpenClaw feishu 插件（运行在你本机/服务器）
        │
        ▼  本地进程间通信
OpenClaw Gateway（127.0.0.1:18789）
        │
        ├─→ 意图识别 → 选择对应 Skill
        ├─→ 调用 LLM（Gemini/Claude API，走公网）
        ├─→ 调用 MCP 工具（飞书 MCP、GitHub MCP 等）
        ├─→ 读写记忆系统（本地 markdown 文件）
        │
        ▼
OpenClaw feishu 插件
        │
        ▼  通过飞书 API 发送回复（走公网）
飞书服务器 → 用户看到回复

Lark 服务器 → HTTPS → Cloudflare Tunnel → localhost:18789 → OpenClaw

# 安装 Cloudflare Tunnel
brew install cloudflared  # macOS
 
# 登录并创建隧道
cloudflared tunnel login
cloudflared tunnel create my-agent
cloudflared tunnel route dns my-agent agent-webhook.example.com

tunnel: <TUNNEL_ID>
credentials-file: ~/.cloudflared/<TUNNEL_ID>.json
ingress:
  - hostname: agent-webhook.example.com
    service: http://localhost:18789
  - service: http_status:404

openclaw tui - ws://127.0.0.1:18789 - agent main - session main
Wake up, my friend!
> 你好，你是什么模型
我目前使用的是 google/gemini-2.5-flash 模型。

# 查看 Gateway 状态
openclaw daemon status
 
# 查看日志
openclaw daemon logs --tail 100
 
# 查看已配置的通道
openclaw channels list
 
# 查看已加载的 Skill
openclaw skill list
 
# 重新加载 Skill（修改后热更新）
openclaw skill reload
 
# 查看配置
openclaw config get gateway.auth.token
openclaw config get model.provider
 
# 打开 Web 控制台
openclaw dashboard

# 查看已加载的 Skill 和工具
openclaw skill list

# ❌ 这个命令不存在
openclaw mcp list
# unknown command 'mcp'
 
# ❌ MCP 也不是 config 的独立配置路径
openclaw config get mcp
# Config path not found: mcp

# 测试 lark-mcp 是否可用
npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp --help

{
  "mcpServers": {
    "lark-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@larksuiteoapi/lark-mcp@latest"],
      "env": {
        "LARK_APP_ID": "cli_xxxxxxxxxxxx",
        "LARK_APP_SECRET": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "LARK_BASE_URL": "https://open.feishu.cn"
      }
    }
  }
}

# bitable-create-table
 
在已有的多维表格应用中创建新的子表格。
 
## 触发条件
用户消息包含"创建表格"、"新建表"。
 
## 执行步骤
1. 从记忆中读取多维表格 app_token
2. 执行以下 API 调用：
   ```bash
   curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables" \
     -H "Authorization: Bearer {tenant_access_token}" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"table": {"name": "{table_name}"}}'

### 7.5 GitHub MCP Server 配置

GitHub MCP Server 是独立于飞书插件的外部工具，需要单独配置：

```json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

# 1. 安装 Node.js（推荐用 nvm）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 24
nvm alias default 24
 
# 2. 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
 
# 3. 运行 onboard（服务器部署的关键差异在下面标注）
openclaw onboard --install-daemon

# 查看服务状态
systemctl --user status openclaw-gateway
 
# 查看日志
journalctl --user -u openclaw-gateway -f
 
# 重启服务
systemctl --user restart openclaw-gateway
 
# 开机自启（通常 onboard 已自动配置）
systemctl --user enable openclaw-gateway
loginctl enable-linger $USER  # 确保用户服务在未登录时也运行

# 查看服务状态
launchctl list | grep openclaw
 
# 查看日志
tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log
 
# 重启服务
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist

~/.openclaw/
├── openclaw.json            ← 主配置文件（Gateway、模型、插件、通道）
├── openclaw.json.bak        ← 配置备份
├── workspace/               ← 工作空间（Skill、MCP 配置）
├── agents/
│   └── main/
│       └── sessions/        ← 会话存储
├── extensions/
│   └── feishu/              ← 飞书插件（onboard 时自动下载）
├── memory/                  ← 记忆系统存储（markdown 文件）
└── logs/
    └── gateway.log          ← 运行日志