AgentIndex icon
AgentIndex
工具分类热门最新对比指南
提交工具
工具分类热门最新对比指南
首页/
API Integration/
slack-mcp-server
slack-mcp-server logo

slack-mcp-server

活跃·★ 1.9k·MIT·更新于 2026-07-16
★ API 集成★ 工作流自动化

这个 MCP 服务通过 Stdio、SSE 或 HTTP 传输把 AI 助手连接到 Slack 工作区,并支持代理设置。README 列出的功能有:频道和线程支持(可按 `#名称` 和 `@用户` 查找)、私信和群私信、按日期范围或消息条数的智能历史拉取、带优先级排序的各频道未读消息、搜索、表情回应、用户组管理,以及企业版工作区支持。工具包括 `conversations_history`、`conversations_replies`、`conversations_search_messages`、`channels_list`、`users_search` 等。通过 `conversations_add_message` 发消息默认是关闭的,可以用环境变量开启,并可限定频道。

认证有几种模式。隐身模式不需要安装机器人或额外权限,使用浏览器会话令牌(`xoxc` 和 `xoxd` cookie);也可以改用 OAuth 用户令牌(`xoxp`);机器人令牌(`xoxb`)可用但权限有限(只能访问被邀请的频道,不能搜索)。设置分三份文档:认证、安装、配置与使用。README 的安全部分只说了不要分享令牌、保管好 `.env` 文件,并声明这不是 Slack 官方产品。许可证为 MIT。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-11。

许可证
MIT
最新发布
v1.3.0 · 2026-05-14
最近提交
2026-07-16
贡献者
56
复刻数
383
未关闭的 issue 和 PR
83
首次发布
2025-04-12

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#Slack API#模型上下文协议#Go语言#消息服务器#工作区集成#实时通信#数据缓存
$ 安装
$ git clone https://github.com/korotovsky/slack-mcp-server.git && cd slack-mcp-server && go build -o slack-mcp-server ./mcp
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01灵活认证的隐身模式和OAuth模式
02智能历史消息获取和高效未读消息管理
03广泛的消息和用户组管理工具
04企业工作区兼容性
05支持Stdio、SSE、HTTP传输和代理设置
02

为什么选择它

+覆盖 Slack 的日常操作:历史、线程、私信、未读、搜索和表情回应
+发消息功能默认关闭,开启时还可以限定频道
+多种认证方式,包括权限有限的机器人令牌
+支持 Stdio、SSE 和 HTTP 传输,并支持代理
03

权衡点

!隐身模式依赖浏览器会话令牌,使用前请先确认所在工作区的政策和 Slack 的条款
!令牌能广泛访问工作区消息,不要放进版本控制
!README 的安全部分很简短,只说了要保护令牌和 `.env` 文件
!按 README 所述,这不是 Slack 官方产品
04

兼容性

Slack
平台
已通过文档验证
Go
语言
已通过文档验证
macOS
操作系统
已通过文档验证
Linux
操作系统
已通过文档验证
Windows
操作系统
已通过文档验证
HTTP
协议
已通过文档验证
05

快速开始

1
$ git clone https://github.com/korotovsky/slack-mcp-server.git
2
$ cd slack-mcp-server
3
$ go build -o slack-mcp-server ./mcp
06

使用场景

↳将AI模型或智能代理与Slack集成以进行上下文交互。
↳开发需要深度访问工作区数据的自定义Slack客户端或自动化工具。
↳高效管理和审计Slack通信,包括历史记录和未读消息。
↳在企业Slack环境中实现安全灵活的集成。
07

同类工具

GitHub MCP Server logo
GitHub MCP Server★ 33.6k
GitHub MCP 服务器将AI工具直接连接到GitHub平台,使AI代理、助手和聊天机器人能够通过自然语言交互管理GitHub资源和自动化工作流。
python-sdk logo
python-sdk★ 24.6k
Model Context Protocol (MCP) 的 Python 实现,旨在帮助开发者构建与大型语言模型 (LLM) 应用程序交互的服务器和客户端。
Context7 logo
Context7★ 63.0k
Context7 MCP 为大型语言模型提供最新、版本特定的代码文档和示例,以避免过时或虚假的信息。
Brave Search MCP logo
Brave Search MCP★ 1.5k
此仓库是模型上下文协议(MCP)参考实现的集合,展示了如何为大型语言模型提供安全、受控的工具和数据源访问。
Cherry Studio logo
Cherry Studio★ 52.6k
Cherry Studio 是一款支持多种大型语言模型提供商的桌面客户端,可在 Windows、Mac 和 Linux 上使用。
n8n-mcp logo
n8n-mcp★ 23.1k
n8n-MCP是一个模型上下文协议(MCP)服务器,它为AI助手提供对n8n节点文档、属性和操作的全面访问。
mcp-for-beginners logo
mcp-for-beginners★ 17.4k
一个面向初学者的模型上下文协议(MCP)课程,通过多语言的实践代码示例进行教学。
unity-mcp logo
unity-mcp★ 14.9k
MCP for Unity 通过模型上下文协议将AI助手与Unity编辑器连接,让您能使用大型语言模型创建Unity应用。
查看全部替代品 →

收录于以下清单

  • 办公应用 MCP 服务器推荐:Jira、Slack、Google Workspace、Notion

评论

登录后发表评论

暂无评论,来发表第一条吧

本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点04兼容性05快速开始06使用场景07同类工具
统计
GitHub Stars★ 1.9k
最后更新3个月前
状态活跃
许可证MIT
分类API 集成
热度趋势 (30d)
+0k↑ 1.5%
链接
文档↗讨论↗问题↗版本↗

Deploy on DigitalOcean — Get $200 Free Credit

Ad
© 2026 AgentIndex.app|由十年 iOS 开发者构建。
按场景挑选关于我们联系我们广告合作隐私政策使用条款QYSGitHub请作者喝咖啡 ☕

按分类浏览

代码助手工作流自动化RAG / 知识库多智能体浏览器自动化大模型基础设施开发者工具可观测性

与 Anthropic, OpenAI 或 Microsoft 无关。