Slack MCP 服务器

AI Slack MCP Server Automation

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“Slack” MCP 服务器有什么用?

Slack MCP 服务器是一款模型上下文协议(MCP)服务器,旨在实现 AI 助手与 Slack 工作区的无缝连接。它通过 Stdio 和 Server-Sent Events(SSE)两种传输方式,让 AI 代理可直接与 Slack 交互,实现高级工作流自动化。借助内置代理支持,该服务器无需任何机器人或工作区管理员权限,便于在各种环境中部署——包括私信(DM)及群聊 DM。Slack MCP 服务器帮助开发者实现消息自动化、会话管理,以及将外部数据或服务集成进 Slack,从而提升生产效率并简化开发流程。

提示词列表

仓库中未提及任何提示词模板。

资源列表

仓库文档未列出任何显式的 MCP 资源。

工具列表

仓库文件及文档中未找到工具定义或工具列表。

该 MCP 服务器的应用场景

  • 自动化 Slack 消息:使 AI 代理可向 Slack 频道、私信或群聊 DM 发送消息、通知或提醒,提升团队沟通及响应效率。
  • 工作流集成:开发者可通过 MCP 将 Slack 与外部 API 或数据库集成,实现自动数据获取与报告,直接在 Slack 会话中完成。
  • 免管理员部署:支持在无需管理员批准或机器人安装的前提下安全集成到 Slack 工作区,适合 IT 管控严格的组织。
  • 多传输支持:支持 Stdio 和 SSE 两种传输方式,为不同部署环境提供灵活性。
  • 代理兼容性:保障在严苛网络代理下的组织也能使用 AI 驱动的 Slack 集成。

如何设置

Windsurf

  1. 确保已安装所需前置条件(如 Node.js、兼容 MCP 的客户端)。
  2. 找到 Windsurf 的 MCP 服务器配置文件。
  3. 使用正确的 JSON 片段添加 Slack MCP 服务器
  4. 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 验证 Slack MCP 服务器已连接。
"mcpServers": {
  "slack-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@slack/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

  1. 安装所需依赖(Node.js、Claude 客户端)。
  2. 打开 Claude 的配置文件。
  3. 在 mcpServers 部分插入 Slack MCP 服务器信息。
  4. 重启 Claude。
  5. 确认已连接 Slack MCP 服务器。
"mcpServers": {
  "slack-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@slack/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

  1. 确保已安装 Node.js 和 Cursor。
  2. 编辑 Cursor 的配置文件。
  3. 在 mcpServers 对象下添加 Slack MCP 服务器。
  4. 保存更改并重启 Cursor。
  5. 检查 Slack 集成是否已激活。
"mcpServers": {
  "slack-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@slack/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

  1. 安装所有必需前置条件(Node.js、Cline 客户端)。
  2. 进入 Cline 的 MCP 服务器配置文件。
  3. 添加 Slack MCP 服务器配置。
  4. 保存并重启 Cline。
  5. 通过测试 Slack 连接验证设置。
"mcpServers": {
  "slack-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@slack/mcp-server@latest"]
  }
}

API 密钥安全

为保障 API 密钥安全,请使用环境变量。在你的配置中,按如下方式指定 env 和 inputs 字段:

"mcpServers": {
  "slack-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@slack/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "SLACK_TOKEN": "${SLACK_TOKEN}"
    },
    "inputs": {
      "slackToken": "${SLACK_TOKEN}"
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流,首先将 MCP 组件添加到你的流程中,并与 AI 代理连接:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件进入配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式填入你的 MCP 服务器信息:

{
  "slack-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,获得其全部功能和能力。请将 “slack-mcp” 替换为你的 MCP 服务器实际名称,并把 URL 换成你自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性详情/备注
概览在 README 中找到
提示词列表仓库中未提供
资源列表仓库中未提供
工具列表仓库中未提供
API 密钥安全展示了环境变量示例
采样支持(评估中不太重要)仓库未说明

我们的看法

Slack MCP 服务器为 AI 与 Slack 的连接提供了简洁方案,拥有良好的设置文档和安全实践。但缺乏 MCP 专属提示词、资源与工具的详细文档,对高级用户来说完整性有限。

MCP 评分:4/10

MCP 评分表

是否有 LICENSE✅ (MIT)
是否有至少一个工具
Fork 数量12
Star 数量127

常见问题

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