钉钉AI表格新版MCP操作指南 - 快速配置与版本检查

dingtalk-ai-table by aliramw/dingtalk-ai-table

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安装命令

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

办公软件自动化 API

🇨🇳中文介绍

钉钉 AI 表格操作（新版 MCP）

按 新版 MCP schema 工作：

Base：baseId
Table：tableId
Field：fieldId
Record：recordId

不要再用旧版 dentryUuid / sheetIdOrName / fieldIdOrName。

版本守门规则（每个 MCP Server 地址只强制检查一次）

在真正开始任何 AI 表格操作前，必须先检查当前 mcporter 注册的 dingtalk-ai-table MCP server 实际返回的 tools schema。但这个检查不该每次都重复做；同一个 MCP Server 地址只需要强制检查一次。

一次性检查策略

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强制检查时执行

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

如果返回的 tools 仍然是旧版这一套，例如出现：

get_root_node_of_my_document
create_base_app
list_base_tables
add_base_record
search_base_record
list_base_field

或者整体仍然基于：

dentryUuid
sheetIdOrName
fieldIdOrName

那么说明：虽然 skill 文件已经是新版，但 mcporter 里注册的 MCP server 地址还是旧的，不能继续操作。

遇到旧版 schema 时的强制提示

此时必须明确提示用户：

打开这个页面： https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail
点击右侧 「获取 MCP Server 配置」 按钮
复制新的 MCP Server 地址
用新的地址替换 mcporter 里已经注册的 dingtalk-ai-table 地址
替换完成后，再重新执行：

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

只有当返回的 tools 已经变成新版 schema，例如出现：

list_bases
get_base
get_tables
get_fields
query_records
create_records
update_records
delete_records

才允许继续真正的 AI 表格操作。

通过检查后的处理

一旦确认当前 MCP Server 地址返回的是新版 schema，就把结果写入本地检查标记。后续只要 mcporter 里的 dingtalk-ai-table 地址没变，就不要再重复做这一步守门检查。

用户提示文案（可直接复用）

当前 mcporter 里注册的 dingtalk-ai-table 还是旧版 MCP schema，暂时不能按新版技能操作。
请打开 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail ，点击右侧“获取 MCP Server 配置”按钮，复制新的 MCP Server 地址，并替换 mcporter 里已注册的 dingtalk-ai-table 地址。替换后重新检查 schema，确认出现 list_bases / get_base / create_records 等新版 tools 后，再继续操作 AI 表格。

npm install -g mcporter
# 或
bun install -g mcporter

mcporter --version

在钉钉 MCP 广场 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail 获取新版钉钉 AI 表格 MCP 的 Streamable HTTP URL。

方式一：直接配置到 mcporter

mcporter config add dingtalk-ai-table --url "<Streamable_HTTP_URL>"

方式二：使用环境变量

export DINGTALK_MCP_URL="<Streamable_HTTP_URL>"

这个 URL 带访问令牌，等同密码，不要泄露。

脚本读取本地文件时，会优先使用 OPENCLAW_WORKSPACE 作为允许根目录：

export OPENCLAW_WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"

未设置时默认使用当前工作目录。

list_bases
search_bases
get_base
create_base
update_base
delete_base
search_templates

get_tables
create_table
update_table
delete_table

get_fields
create_fields
update_field
delete_field

query_records
create_records
update_records
delete_records

mcporter call dingtalk-ai-table list_bases limit=10 --output json
mcporter call dingtalk-ai-table search_bases query="销售" --output json

2. 再拿 Table 目录

mcporter call dingtalk-ai-table get_base baseId="base_xxx" --output json

3. 再展开表结构

mcporter call dingtalk-ai-table get_tables \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableIds":["tbl_xxx"]}' \
  --output json

4. 字段复杂时读完整配置

mcporter call dingtalk-ai-table get_fields \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","fieldIds":["fld_xxx"]}' \
  --output json

5. 再查 / 写记录

mcporter call dingtalk-ai-table query_records \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","limit":20}' \
  --output json

mcporter call dingtalk-ai-table create_records \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_name":"张三"}}]}' \
  --output json

python3 scripts/bulk_add_fields.py <baseId> <tableId> fields.json

fields.json 示例：

[
  {"fieldName":"任务名","type":"text"},
  {"fieldName":"优先级","type":"singleSelect","config":{"options":[{"name":"高"},{"name":"中"},{"name":"低"}]}}
]

name 会自动映射为 fieldName
phone 会自动映射为 telephone

python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.csv
python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.json 50

CSV 表头默认按 fieldId 解释
JSON 支持：
- [{"cells": {...}}]
- [{"fld_xxx": "value"}]

文件路径受 OPENCLAW_WORKSPACE 沙箱限制
仅允许读取工作区内 .json / .csv 文件
Base / Table / Field / Record ID 都做格式校验
批量上限按 MCP server 实际限制控制：
- create_fields：最多 15
- get_tables / get_fields：最多 10
- create_records / update_records / delete_records：最多 100

先 get_base，再 get_tables，必要时 get_fields
不要猜 fieldId
复杂参数一律用 --args JSON
singleSelect / multipleSelect 过滤时必须传 option ID，不是 option name

API 参考：references/api-reference.md
错误排查：references/error-codes.md

🇺🇸English

钉钉 AI 表格操作（新版 MCP）

按 新版 MCP schema 工作：

Base：baseId
Table：tableId
Field：fieldId
Record：recordId

不要再用旧版 dentryUuid / sheetIdOrName / fieldIdOrName。

版本守门规则（每个 MCP Server 地址只强制检查一次）

一次性检查策略

先读取当前 mcporter 里 dingtalk-ai-table 对应的 MCP Server 地址。
用这个地址生成一个本地检查标记（例如基于完整 URL 或其 hash）。
在工作区保存检查结果，例如放到：

~/.openclaw/workspace/.cache/dingtalk-ai-table/

建议文件名模式：

schema-check-<url-hash>.json

强制检查时执行

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

判断标准

如果返回的 tools 仍然是旧版这一套，例如出现：

get_root_node_of_my_document
create_base_app
list_base_tables
add_base_record
search_base_record
list_base_field

或者整体仍然基于：

dentryUuid
sheetIdOrName
fieldIdOrName

那么说明：虽然 skill 文件已经是新版，但 mcporter 里注册的 MCP server 地址还是旧的，不能继续操作。

遇到旧版 schema 时的强制提示

此时必须明确提示用户：

打开这个页面： https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail
点击右侧 「获取 MCP Server 配置」 按钮
复制新的 MCP Server 地址
用新的地址替换 mcporter 里已经注册的 dingtalk-ai-table 地址
替换完成后，再重新执行：

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

只有当返回的 tools 已经变成新版 schema，例如出现：

list_bases
get_base
get_tables
get_fields
query_records
create_records
update_records
delete_records

才允许继续真正的 AI 表格操作。

通过检查后的处理

用户提示文案（可直接复用）

当前 mcporter 里注册的 dingtalk-ai-table 还是旧版 MCP schema，暂时不能按新版技能操作。
请打开 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail ，点击右侧“获取 MCP Server 配置”按钮，复制新的 MCP Server 地址，并替换 mcporter 里已注册的 dingtalk-ai-table 地址。替换后重新检查 schema，确认出现 list_bases / get_base / create_records 等新版 tools 后，再继续操作 AI 表格。

前置要求

安装 mcporter CLI

npm install -g mcporter
# 或
bun install -g mcporter

验证：

mcporter --version

配置 MCP Server

在钉钉 MCP 广场 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail 获取新版钉钉 AI 表格 MCP 的 Streamable HTTP URL。

方式一：直接配置到 mcporter

mcporter config add dingtalk-ai-table --url "<Streamable_HTTP_URL>"

方式二：使用环境变量

export DINGTALK_MCP_URL="<Streamable_HTTP_URL>"

这个 URL 带访问令牌，等同密码，不要泄露。

工作区沙箱

脚本读取本地文件时，会优先使用 OPENCLAW_WORKSPACE 作为允许根目录：

export OPENCLAW_WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"

未设置时默认使用当前工作目录。

核心工具集

Base 层

list_bases
search_bases
get_base
create_base
update_base
delete_base
search_templates

Table 层

get_tables
create_table
update_table
delete_table

Field 层

get_fields
create_fields
update_field
delete_field

Record 层

query_records
create_records
update_records
delete_records

脚本

批量新增字段

python3 scripts/bulk_add_fields.py <baseId> <tableId> fields.json

fields.json 示例：

[
  {"fieldName":"任务名","type":"text"},
  {"fieldName":"优先级","type":"singleSelect","config":{"options":[{"name":"高"},{"name":"中"},{"name":"低"}]}}
]

兼容项：

name 会自动映射为 fieldName
phone 会自动映射为 telephone

批量导入记录

python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.csv
python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.json 50

说明：

CSV 表头默认按 fieldId 解释
JSON 支持：
- [{"cells": {...}}]
- [{"fld_xxx": "value"}]

安全规则

文件路径受 OPENCLAW_WORKSPACE 沙箱限制
仅允许读取工作区内 .json / .csv 文件
Base / Table / Field / Record ID 都做格式校验
批量上限按 MCP server 实际限制控制：
- create_fields：最多 15
- get_tables / get_fields：最多 10
- create_records / update_records / delete_records：最多 100

调试原则

先 get_base，再 get_tables，必要时 get_fields
不要猜 fieldId
复杂参数一律用 --args JSON
singleSelect / multipleSelect 过滤时必须传 option ID，不是 option name

参考

API 参考：references/api-reference.md
错误排查：references/error-codes.md

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钉钉AI表格新版MCP操作指南 - 快速配置与版本检查

🇨🇳中文介绍

钉钉 AI 表格操作（新版 MCP）

版本守门规则（每个 MCP Server 地址只强制检查一次）

一次性检查策略

相关 Skills

强制检查时执行

判断标准

遇到旧版 schema 时的强制提示

通过检查后的处理

用户提示文案（可直接复用）

前置要求

安装 mcporter CLI

配置 MCP Server

工作区沙箱

核心工具集

Base 层

Table 层

Field 层

Record 层

推荐工作流

1. 先找 Base

2. 再拿 Table 目录

3. 再展开表结构

4. 字段复杂时读完整配置

5. 再查 / 写记录

脚本

批量新增字段

批量导入记录

安全规则

调试原则

参考

🇺🇸English

钉钉 AI 表格操作（新版 MCP）

版本守门规则（每个 MCP Server 地址只强制检查一次）

一次性检查策略

强制检查时执行

判断标准

遇到旧版 schema 时的强制提示

通过检查后的处理

用户提示文案（可直接复用）

前置要求

安装 mcporter CLI

配置 MCP Server

工作区沙箱

核心工具集

Base 层

Table 层

Field 层

Record 层

推荐工作流

1. 先找 Base

2. 再拿 Table 目录

3. 再展开表结构

4. 字段复杂时读完整配置

5. 再查 / 写记录

脚本

批量新增字段

批量导入记录

安全规则

调试原则

参考

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