Skill: aliramw/dingtalk-ai-table (version 0.6.0)

--- name: dingtalk-ai-table description: 钉钉 AI 表格（多维表）操作技能。使用 mcporter CLI 连接钉钉官方新版 AI 表格 MCP server，基于 baseId / tableId / fieldId / recordId 体系执行 Base、Table、Field、Record 的查询与增删改。适用于创建 AI 表格、搜索表格、读取表结构、批量增删改记录、批量建字段、更新字段配置、按模板建表等场景。需要配置 DINGTALK_MCP_URL 或直接使用 Streamable HTTP URL。 version: 0.6.0 metadata: author: Marila@Dingtalk category: productivity tags: - dingtalk - spreadsheet - mcp - automation - data-management documentation: https://github.com/aliramw/dingtalk-ai-table support: https://github.com/aliramw/dingtalk-ai-table/issues openclaw: requires: env: - DINGTALK_MCP_URL - OPENCLAW_WORKSPACE bins: - mcporter - python3 primaryEnv: DINGTALK_MCP_URL homepage: https://github.com/aliramw/dingtalk-ai-table --- # 钉钉 AI 表格操作（新版 MCP） ## 🚀 5 分钟快速开始 ### 1️⃣ 列出我的表格 ```bash mcporter call '<DINGTALK_MCP_URL>' .list_bases limit=5 ``` ### 2️⃣ 创建新表格 ```bash mcporter call '<DINGTALK_MCP_URL>' .create_base baseName='我的项目' ``` ### 3️⃣ 添加记录 ```bash mcporter call '<DINGTALK_MCP_URL>' .create_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_name":"张三"}}]}' ``` ### 4️⃣ 查询记录 ```bash mcporter call '<DINGTALK_MCP_URL>' .query_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","limit":10}' ``` ### 5️⃣ 批量导入 ```bash python3 scripts/import_records.py base_xxx tbl_xxx data.csv ``` --- ## 核心概念 按 **新版 MCP schema** 工作： - Base：`baseId` - Table：`tableId` - Field：`fieldId` - Record：`recordId` 不要再用旧版 `dentryUuid / sheetIdOrName / fieldIdOrName`。 推荐使用 `mcporter 0.8.1` 及以上版本。 输出模式兼容说明： - `mcporter 0.8.1+` 可直接调用 - 更低版本需要显式加 `--output text` - AI 表格 MCP 无论使用哪种模式，返回体本身都是标准 JSON；差异主要在 `mcporter` 的输出处理方式 ## 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 1. 先读取当前 `mcporter` 里 `dingtalk-ai-table` 对应的 MCP Server 地址。 2. 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）。 3. 在工作区保存检查结果，例如放到： ```text ~/.openclaw/workspace/.cache/dingtalk-ai-table/ ``` 建议文件名模式： ```text schema-check-<url-hash>.json ``` 4. 如果当前地址对应的检查标记已经存在，并且结果是“已确认新版 schema”，则**跳过重复检查**，直接继续后续 AI 表格操作。 5. 只有在以下情况才重新强制检查： - 第一次运行，没有检查标记 - `mcporter` 里的 MCP Server 地址变了 - 之前检查结果是旧版 schema / 检查失败 - 用户明确要求重新验证 ### 强制检查时执行 ```bash 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： 1. 打开这个页面： `https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail` 2. 点击右侧 **「获取 MCP Server 配置」** 按钮 3. 复制新的 MCP Server 地址 4. 用新的地址替换 `mcporter` 里已经注册的 `dingtalk-ai-table` 地址 5. 替换完成后，再重新执行： ```bash 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` - `prepare_attachment_upload` 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） ```text 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 ```bash npm install -g mcporter # 或 bun install -g mcporter ``` 验证： ```bash 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 ```bash mcporter config add dingtalk-ai-table --url "<Streamable_HTTP_URL>" ``` 方式二：使用环境变量 ```bash 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： ```bash 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` ### 附件层 - `prepare_attachment_upload` ## 推荐工作流 ### 1. 先找 Base ```bash mcporter call dingtalk-ai-table list_bases limit=10 mcporter call dingtalk-ai-table search_bases query="销售" ``` ### 2. 再拿 Table 目录 ```bash mcporter call dingtalk-ai-table get_base baseId="base_xxx" ``` ### 3. 再展开表结构 ```bash mcporter call dingtalk-ai-table get_tables \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableIds":["tbl_xxx"]}' ``` ### 4. 字段复杂时读完整配置 ```bash mcporter call dingtalk-ai-table get_fields \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","fieldIds":["fld_xxx"]}' ``` ### 5. 再查 / 写记录 ```bash mcporter call dingtalk-ai-table query_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","limit":20}' mcporter call dingtalk-ai-table create_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_name":"张三"}}]}' ``` ### 6. 写入附件字段 attachment 字段支持三种写法： **方式一：先上传，再写 fileToken（推荐，可靠）** ```bash # Step 1：申请上传地址（返回 uploadUrl 和 fileToken） mcporter call dingtalk-ai-table prepare_attachment_upload \ --args '{"baseId":"base_xxx","fileName":"report.pdf","size":102400,"mimeType":"application/pdf"}' # Step 2：把文件 PUT 到 uploadUrl（必须带 Content-Type，值必须与 mimeType 完全一致） curl -X PUT "<uploadUrl>" \ -H "Content-Type: application/pdf" \ --data-binary @report.pdf # Step 3：把 fileToken 写入记录 mcporter call dingtalk-ai-table create_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_attach":[{"fileToken":"ft_xxx"}]}}]}' ``` **方式二：直接传外链 URL（异步转存，best-effort）** ```bash mcporter call dingtalk-ai-table create_records \ --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_attach":[{"url":"https://example.com/file.pdf"}]}}]}' ``` > URL 转存是 best-effort 异步链路，返回成功仅表示已受理，不保证立即可读。可靠写入请用 fileToken 方式。 **方式三：原样回传已有附件数据（保留 / 追加已有附件时使用）** 从 `query_records` 读出的 attachment 单元格数据是完整对象数组，字段形状如下： ```json [ { "filename": "a.xlsx", "size": 92250, "type": "xls", "resourceId": "<id>", "resourceUrl": "<resourceUrl>" } ] ``` 其中 `type` 是文件类别枚举，常见值为 `"xls"`、`"image"` 等；`resourceUrl` 通常为有时效的下载链接。 如需保留已有附件，把读出的值原样塞回即可。如需追加新附件，把新的 `{"fileToken":"ft_xxx"}` 与已有对象合并成一个数组一起传入。 `update_records` 的 attachment 字段格式相同，传入后会整体覆盖该字段。 ## 脚本 ### 批量新增字段 ```bash python3 scripts/bulk_add_fields.py <baseId> <tableId> fields.json ``` `fields.json` 示例： ```json [ {"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 ```bash 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`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)