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Glama

WeCom Bot MCP Server

Eine Model Context Protocol (MCP)-kompatible Serverimplementierung für den WeCom (WeChat Work)-Bot.

PyPI-Version Python-VersionCodecov Codestil: HalskrauseSchmiedeabzeichen

Englisch |中文

Merkmale

  • Unterstützung für mehrere Nachrichtentypen:

    • Textnachrichten

    • Markdown-Nachrichten

    • Bildnachrichten (base64)

    • Dateinachrichten

  • @mention-Support (über Benutzer-ID oder Telefonnummer)

  • Nachrichtenverlaufsverfolgung

  • Konfigurierbares Protokollierungssystem

  • Vollständige Typanmerkungen

  • Pydantic-basierte Datenvalidierung

Related MCP server: MCP Webhook Server

Anforderungen

  • Python 3.10+

  • WeCom Bot Webhook-URL (aus den WeCom-Gruppeneinstellungen abgerufen)

Installation

Es gibt mehrere Möglichkeiten, den WeCom Bot MCP-Server zu installieren:

1. Automatisierte Installation (empfohlen)

Smithery verwenden (für Claude Desktop):

npx -y @smithery/cli install wecom-bot-mcp-server --client claude

Verwenden von VSCode mit Cline-Erweiterung:

  1. Installieren Sie die Cline-Erweiterung vom VSCode-Marktplatz

  2. Befehlspalette öffnen (Strg+Umschalt+P / Cmd+Umschalt+P)

  3. Suche nach „Cline: Install Package“

  4. Geben Sie „wecom-bot-mcp-server“ ein und drücken Sie die Eingabetaste

2. Manuelle Installation

Von PyPI installieren:

pip install wecom-bot-mcp-server

MCP manuell konfigurieren:

Erstellen oder aktualisieren Sie Ihre MCP-Konfigurationsdatei:

// For Windsurf: ~/.windsurf/config.json
{
  "mcpServers": {
    "wecom": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wecom-bot-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "WECOM_WEBHOOK_URL": "your-webhook-url"
      }
    }
  }
}

Konfiguration

Festlegen von Umgebungsvariablen

# Windows PowerShell
$env:WECOM_WEBHOOK_URL = "your-webhook-url"

# Optional configurations
$env:MCP_LOG_LEVEL = "DEBUG"  # Log levels: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
$env:MCP_LOG_FILE = "path/to/custom/log/file.log"  # Custom log file path

Protokollverwaltung

Das Protokollierungssystem verwendet platformdirs.user_log_dir() für die plattformübergreifende Verwaltung von Protokolldateien:

  • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Local\hal\wecom-bot-mcp-server

  • Linux: ~/.local/share/hal/wecom-bot-mcp-server

  • macOS: ~/Library/Application Support/hal/wecom-bot-mcp-server

Die Protokolldatei heißt mcp_wecom.log und wird im oben genannten Verzeichnis gespeichert.

Verwendung

Starten des Servers

wecom-bot-mcp-server

Anwendungsbeispiele (mit MCP)

# Scenario 1: Send weather information to WeCom
USER: "How's the weather in Shenzhen today? Send it to WeCom"
ASSISTANT: "I'll check Shenzhen's weather and send it to WeCom"

await mcp.send_message(
    content="Shenzhen Weather:\n- Temperature: 25°C\n- Weather: Sunny\n- Air Quality: Good",
    msg_type="markdown"
)

# Scenario 2: Send meeting reminder and @mention relevant people
USER: "Send a reminder for the 3 PM project review meeting, remind Zhang San and Li Si to attend"
ASSISTANT: "I'll send the meeting reminder"

await mcp.send_message(
    content="## Project Review Meeting Reminder\n\nTime: Today 3:00 PM\nLocation: Meeting Room A\n\nPlease be on time!",
    msg_type="markdown",
    mentioned_list=["zhangsan", "lisi"]
)

# Scenario 3: Send a file
USER: "Send this weekly report to the WeCom group"
ASSISTANT: "I'll send the weekly report"

await mcp.send_message(
    content=Path("weekly_report.docx"),
    msg_type="file"
)

Direkte API-Nutzung

Nachrichten senden

from wecom_bot_mcp_server import mcp

# Send markdown message
await mcp.send_message(
    content="**Hello World!**", 
    msg_type="markdown"
)

# Send text message and mention users
await mcp.send_message(
    content="Hello @user1 @user2",
    msg_type="text",
    mentioned_list=["user1", "user2"]
)

Dateien senden

from wecom_bot_mcp_server import send_wecom_file

# Send file
await send_wecom_file("/path/to/file.txt")

Bilder senden

from wecom_bot_mcp_server import send_wecom_image

# Send local image
await send_wecom_image("/path/to/image.png")

# Send URL image
await send_wecom_image("https://example.com/image.png")

Entwicklung

Einrichten der Entwicklungsumgebung

  1. Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/loonghao/wecom-bot-mcp-server.git
cd wecom-bot-mcp-server
  1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie Abhängigkeiten:

# Using uv (recommended)
pip install uv
uv venv
uv pip install -e ".[dev]"

# Or using traditional method
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev]"

Testen

# Using uv (recommended)
uvx nox -s pytest

# Or using traditional method
nox -s pytest

Codestil

# Check code
uvx nox -s lint

# Automatically fix code style issues
uvx nox -s lint_fix

Erstellen und Veröffentlichen

# Build the package
uv build

# Build and publish to PyPI
uv build && twine upload dist/*

Projektstruktur

wecom-bot-mcp-server/
├── src/
│   └── wecom_bot_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py
│       ├── message.py
│       ├── file.py
│       ├── image.py
│       ├── utils.py
│       └── errors.py
├── tests/
│   ├── test_server.py
│   ├── test_message.py
│   ├── test_file.py
│   └── test_image.py
├── docs/
├── pyproject.toml
├── noxfile.py
└── README.md

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .

Kontakt

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