Slack MCP Server
Slack モデルコンテキストプロトコルサーバー
これは、Claude Desktop (または任意の MCP クライアント) が Slack ワークスペースと対話してメッセージを投稿したり、すべてのユーザーのリストを照会したりできるようにするコネクタです。
地域開発
このクライアントをローカルで実行するには、Claude Desktop MCP Server 構成ファイルに次の構成を追加します。
{
"mcpServers": {
"mcp-slack-local": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/project/dist/index.js"], <---- replace this with your project path
"env": {
"SLACK_BOT_USER_OAUTH_TOKEN": "test-bot-token",
"SLACK_TEAM_ID": "test-team-id"
}
},
}
}その後、次のようなサンプルプロンプトを使用して、Claude デスクトップ アプリでこの実装をテストできるようになります。
「私の Slack チームのすべてのユーザーを一覧表示してもらえますか?」
「ID
<channel id>の Slack チャンネルにウェルカムメッセージを送信していただけますか?」
サーバーをローカルで実行する:
node dist/index.js別のターミナルでビルドすると
npm run watchRelated MCP server: Slack MCP Server by CData
Slack の権限スコープ
次の権限はすでに実装されています:
許可 | 説明 | 実装済み |
app_configurations:読み取り | アプリマニフェスト API 経由でアプリの構成情報を読み取る | ❌ |
app_configurations:書き込み | アプリ構成情報を書き込み、App Manifest API 経由でアプリを作成する | ❌ |
app_mentions:読み取り | アプリが参加している会話で、@your_slack_app を直接メンションしたメッセージを表示します。 | ❌ |
アシスタント:書き込み | SlackアプリをAIアシスタントとして機能させる | ❌ |
ブックマーク:既読 | ブックマークを一覧表示する | ❌ |
ブックマーク:書き込み | ブックマークを作成、編集、削除する | ❌ |
呼び出し:読み取り | 進行中の通話と過去の通話に関する情報を表示する | ❌ |
呼び出し:書き込み | ワークスペースで通話を開始および管理する | ❌ |
キャンバス:読む | Slack アプリは Slack 内で作成されたキャンバスのコンテンツにアクセスできるようになります。 | ❌ |
キャンバス:書き込み | Slack アプリでキャンバスを作成、編集、削除できるようになります。 | ❌ |
チャンネル:履歴 | Slack アプリが追加されたパブリックチャンネルのメッセージやその他のコンテンツを表示します | ❌ |
チャンネル:参加 | ワークスペースのパブリックチャンネルに参加する | ❌ |
チャンネル:管理 | Slack アプリが追加されたパブリックチャンネルを管理し、新しいチャンネルを作成します | ❌ |
チャンネル:読み取り | ワークスペース内のパブリックチャンネルに関する基本情報を表示する | ❌ |
チャンネル:write.invites | パブリックチャンネルにメンバーを招待する | ❌ |
チャンネル:write.topic | パブリックチャンネルの説明を設定する | ❌ |
チャット:書き込み | 承認されたチャンネルと会話にメッセージを投稿する | ✅ |
チャット:write.customize | カスタマイズされたユーザー名とアバターを使用して、@your_slack_app としてメッセージを送信します。 | ❌ |
チャット:write.public | @your_slack_app がメンバーではないチャンネルにメッセージを送信する | ❌ |
コマンド | ユーザーが使用できるショートカットやスラッシュコマンドを追加します | ❌ |
会話.connect:管理 | SlackアプリでSlack Connectチャンネルを管理できるようにします | ❌ |
会話.接続:読み取り | Slack アプリが参加しているチャンネルに送信された Slack Connect 招待イベントを受信する | ❌ |
会話.connect:書き込み | Slack アプリが追加されているチャンネルに Slack Connect 招待を作成し、Slack アプリに送信された招待を承認します。 | ❌ |
データストア:読み取り | Slack App Datastore からデータを表示および確認する | ❌ |
データストア:書き込み | Slack アプリ データストアにデータを書き込む | ❌ |
dnd:読む | ワークスペース内のユーザーの「サイレント」設定を表示する | ❌ |
絵文字:読む | ワークスペースでカスタム絵文字を表示する | ❌ |
ファイル:読み取り | Slack アプリが追加されたチャンネルや会話で共有されたファイルを表示します | ❌ |
ファイル:書き込み | Slackアプリとしてファイルをアップロード、編集、削除する | ❌ |
グループ:履歴 | Slack アプリが追加されたプライベートチャンネルのメッセージやその他のコンテンツを表示します | ❌ |
グループ:読み取り | Slack アプリが追加されたプライベートチャンネルの基本情報を表示します | ❌ |
グループ:書き込み | Slack アプリが追加されたプライベートチャンネルを管理し、新しいチャンネルを作成します | ❌ |
グループ:write.invites | プライベートチャンネルにメンバーを招待する | ❌ |
グループ:トピックを書く | プライベートチャンネルの説明を設定する | ❌ |
im:歴史 | Slack アプリが追加されたダイレクト メッセージ内のメッセージやその他のコンテンツを表示します | ❌ |
im:read | Slack アプリが追加されたダイレクト メッセージの基本情報を表示します | ❌ |
im:書き込み | ダイレクトメッセージで人々と交流する | ❌ |
im:write.topic | ダイレクトメッセージの説明を設定する | ❌ |
着信ウェブフック | 特定のチャネルにメッセージを投稿するための一方向のウェブフックを作成する | ❌ |
links.embed:write | メッセージやアプリの画面にビデオプレーヤーのURLを埋め込む | ❌ |
リンク:読む | メッセージ内のURLを表示する | ❌ |
リンク:書き込み | メッセージ内のURLのプレビューを表示する | ❌ |
メタデータ.メッセージ:読み取り | Slack アプリが追加されたチャンネル内のメッセージ メタデータを Slack アプリが読み取れるようにします | ❌ |
mpim:履歴 | Slack アプリが追加されたグループダイレクトメッセージのメッセージやその他のコンテンツを表示します | ❌ |
mpim:読み取り | Slack アプリが追加されたグループダイレクトメッセージの基本情報を表示します | ❌ |
mpim:書き込み | グループダイレクトメッセージを開始する | ❌ |
mpim:write.topic | グループダイレクトメッセージの説明を設定する | ❌ |
なし | スコープを必要とせずにメソッドを実行する | ❌ |
ピン:読み取り | Slack アプリが追加されたチャンネルや会話でピン留めされたコンテンツを表示します | ❌ |
ピン:書き込み | ピン留めしたメッセージやファイルを追加および削除する | ❌ |
反応:読む | Slack アプリが追加されたチャンネルや会話で絵文字の反応とその関連コンテンツを表示します | ❌ |
反応:書く | 絵文字反応を追加および編集する | ❌ |
リマインダー:読む | Slack アプリで作成されたリマインダーを表示する | ❌ |
リマインダー:書く | リマインダーを追加、削除、または完了としてマークする | ❌ |
リモートファイル:読み取り | アプリによってワークスペースに追加されたリモートファイルを表示する | ❌ |
リモートファイル:共有 | ユーザーに代わってリモートファイルを共有する | ❌ |
リモートファイル:書き込み | ユーザーに代わってリモートファイルを追加、編集、削除する | ❌ |
検索:read.files | ワークスペースのコンテンツをファイルで検索する | ❌ |
検索:read.im | ダイレクトメッセージでワークスペースのコンテンツを検索する | ❌ |
検索:read.mpim | グループダイレクトメッセージでワークスペースのコンテンツを検索する | ❌ |
検索:read.private | プライベートチャンネルでワークスペースのコンテンツを検索する | ❌ |
検索:read.public | パブリックチャンネルでワークスペースのコンテンツを検索する | ❌ |
チーム.請求:読み取り | Slackアプリがインストールされているワークスペースの課金プランをSlackアプリが読み取ることを可能にします | ❌ |
チーム.設定:読み取り | Slack アプリがインストールされているワークスペースの設定を読み取ることを許可します | ❌ |
チーム:読む | Slack アプリが接続されているワークスペースの名前、メール ドメイン、アイコンを表示します | ❌ |
トークン.基本 | スコープを必要とせずにメソッドを実行する | ❌ |
トリガー:読み取り | 新しいプラットフォームトリガーを読む | ❌ |
トリガー:書き込み | 新しいプラットフォームトリガーを作成する | ❌ |
ユーザーグループ:読み取り | ワークスペース内のユーザーグループを表示する | ❌ |
ユーザーグループ:書き込み | ユーザーグループの作成と管理 | ❌ |
users.profile:読み取り | ワークスペース内のユーザーのプロフィール詳細を表示する | ❌ |
ユーザー:読み取り | ワークスペース内のユーザーを表示する | ✅ |
ユーザー:read.email | ワークスペース内のユーザーのメールアドレスを表示する | ❌ |
ユーザー:書き込み | Slackアプリのプレゼンスを設定する | ❌ |
ワークフロー.ステップ:実行 | ワークフロービルダーでユーザーが使用できるステップを追加する | ❌ |
ワークフロー.テンプレート:読み取り | ワークフローテンプレートを読む | ❌ |
ワークフロー.テンプレート:書き込み | ワークフローテンプレートを作成する | ❌ |
接触
ご質問がございましたら、お気軽にAVIMBUまでお問い合わせください。
Available Tools
2 toolsslack_get_usersB
Get a list of all users in the workspace with basic information
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| cursor | No | Pagination cursor for next page of results | |
| limit | No | Maximum number of users to return (default 100, max 200) |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. While it indicates this is a read operation ('Get'), it doesn't mention important behavioral aspects like authentication requirements, rate limits, error conditions, or what 'basic information' specifically includes. For a tool that presumably accesses workspace data, this leaves significant gaps in understanding how it behaves.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that communicates the core purpose without any wasted words. It's appropriately sized for a straightforward list operation and front-loads the essential information. Every word earns its place in this concise formulation.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a relatively simple list operation with 2 parameters and no output schema, the description provides adequate but minimal context. It covers what the tool does but lacks important operational details like authentication requirements, rate limits, and what specific user information is returned. Without annotations or output schema, the description should ideally provide more complete guidance about the tool's behavior and results.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema description coverage is 100%, with both parameters ('cursor' and 'limit') fully documented in the schema. The description doesn't add any additional parameter semantics beyond what's already in the schema. According to the scoring rules, when schema coverage is high (>80%), the baseline is 3 even with no parameter information in the description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the verb ('Get') and resource ('list of all users in the workspace'), making the purpose immediately understandable. It specifies 'with basic information' which adds useful context about the scope of returned data. However, it doesn't explicitly differentiate from the sibling tool 'slack_post_message', which is a completely different operation.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives. There's no mention of prerequisites, appropriate contexts, or comparison with the sibling 'slack_post_message' tool. The agent must infer usage purely from the tool name and description without any explicit guidance.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
slack_post_messageC
Post a new message to a Slack channel
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| channel_id | Yes | The Channel ID to post the message to | |
| text | Yes | The message text to post |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. While 'Post a new message' implies a write operation, it doesn't mention authentication requirements, rate limits, error conditions, or what happens if the channel doesn't exist. This leaves significant behavioral gaps for a mutation tool.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that communicates the core purpose without any wasted words. It's appropriately sized for a simple tool and gets straight to the point.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a mutation tool with no annotations and no output schema, the description is insufficient. It doesn't explain what the tool returns, error conditions, authentication requirements, or any behavioral details beyond the basic action. Given the complexity of posting to Slack (which involves permissions, formatting, etc.), more context is needed.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema has 100% description coverage, with both parameters clearly documented in the schema. The description doesn't add any additional semantic context about the parameters beyond what's already in the schema, so it meets the baseline for high schema coverage.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('Post a new message') and target resource ('to a Slack channel'), making the purpose immediately understandable. However, it doesn't differentiate from its sibling tool 'slack_get_users' beyond the obvious difference in function, which is why it doesn't reach a perfect score.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives or any prerequisites for usage. It simply states what the tool does without context about appropriate scenarios or limitations.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
TDQS
The two tools have clearly distinct purposes: one retrieves user information and the other posts messages, with no overlap in functionality. An agent can easily differentiate between them based on their descriptions.
Both tools follow a consistent 'slack_verb_noun' pattern (slack_get_users, slack_post_message), using snake_case and clear action-object naming. This makes them predictable and easy to understand.
With only 2 tools, the server feels severely under-scoped for a Slack integration, lacking essential operations like reading messages, managing channels, or handling reactions. This minimal set limits agent capabilities significantly.
The tool surface is highly incomplete for a Slack server, missing core functionalities such as reading channel messages, listing channels, updating or deleting messages, and interacting with threads. This will cause frequent agent failures in typical Slack workflows.
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Connect Claude AI to UluP Spaces via MCP — create projects, nodes, and tasks with OAuth 2.0.
Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
MCP connector that lets ChatGPT list, search, and run your Apple Shortcuts via a local Mac agent
Connect Claude to your Platform7n workspaces — chat, links, and tasks. One-click OAuth.
Related MCP Servers
- -licenseNot gradedqualityAmaintenanceMCP Server for the Slack API, enabling Claude to interact with Slack workspaces.87,50690,042MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceThis read-only MCP Server allows you to connect to Slack data from Claude Desktop through CData JDBC Drivers. For full CRUD support, check out the first managed MCP platform: CData Connect AI (https://www.cdata.com/ai/).MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables MCP-compatible clients to interact with Slack through Web API tools and subscribe to inbound Slack messages via Socket Mode notifications.202MIT
- FlicenseBqualityAmaintenanceMCP server for Slack workspace integration, exposing 40+ Slack operations as tools for Claude Desktop and providing a clean async Python API.641
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AVIMBU/slack-mcp-server'
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