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钉钉MCPサービスは、Model Control Protocolに基づく钉钉APIアクセスサービスで、トークン、部門およびユーザー情報の取得などの機能を提供します。
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钉钉MCPサービスとは?

钉钉MCPサービスは、Model Control Protocol (MCP) に基づくツールで、钉钉APIへのアクセスを簡素化することを目的としています。これにより、企業の部門リスト、ユーザー情報を簡単に取得し、名前でユーザーを検索することができます。

钉钉MCPサービスの使い方は?

まず、钉钉アプリの認証情報を設定し、ガイドに従ってサービスをインストールして起動します。デスクトップクライアントまたはローカル環境で直接サービスを実行することができます。

適用シナリオ

钉钉APIを頻繁に操作する必要がある企業管理者、開発者またはチーム協業シナリオに適しています。

主要機能

アクセストークンの取得
钉钉APIで必要なアクセストークンを取得し、他のAPIインターフェースを呼び出すために使用します。
部門リストの取得
企業内のすべての部門とその基本情報をリスト表示し、子部門を再帰的に取得することをサポートします。
部門ユーザーリストの取得
指定された部門のユーザー詳細(名前、携帯電話番号など)を表示します。
名前でユーザーを検索
特定のユーザーの詳細情報をすばやく見つけることができ、部門をまたいだ検索をサポートします。
利点
钉钉APIの統合プロセスを簡素化し、開発難易度を下げます。
様々な実用的な機能を提供し、さまざまなビジネスニーズを満たします。
Dockerデプロイをサポートし、環境を迅速に構築するのに便利です。
制限
ユーザー情報を検索する際に時間がかかる場合があり、具体的な時間は企業規模によって異なります。
钉钉アプリの認証情報を事前に設定する必要があり、設定しないと正常に使用できません。

使い方

钉钉アプリを登録して作成する
钉钉オープンプラットフォームにログインし、企業内アプリを作成し、AppKeyとAppSecretを取得します。
環境変数を設定する
DINGDING_APP_KEYとDINGDING_APP_SECRET環境変数を設定します。
サービスを起動する
デスクトップクライアントまたはローカル環境でサービスを実行します。

使用例

部門リストの取得
get_department_list()関数を呼び出して、現在の企業のすべての部門情報を取得します。
特定のユーザーを検索
search_user_by_name(name='李四')を使用して、‘李四’という名前のユーザーを見つけます。

よくある質問

钉钉アプリの認証情報の安全性をどのように確保するか?
ユーザー情報を検索するのに時間がかかるのはなぜか?

関連リソース

钉钉オープンプラットフォーム
钉钉の公式ドキュメントとAPIガイド。
GitHubコードリポジトリ
钉钉MCPサービスのオープンソースコード。
Docker Hub
Dockerイメージリポジトリ。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "dingding": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "DINGDING_APP_KEY=你的AppKey",
        "-e", "DINGDING_APP_SECRET=你的AppSecret",
        "ghcr.io/你的用户名/dingding-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

R
Rsdoctor
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
TypeScript
8.4K
5ポイント
N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
10.2K
5ポイント
T
Testkube
Testkubeは、クラウドネイティブアプリケーション向けのテストオーケストレーションと実行フレームワークで、テストの定義、実行、分析を行うための統一プラットフォームを提供します。既存のテストツールとKubernetesインフラストラクチャをサポートします。
Go
6.6K
5ポイント
M
MCP Windbg
AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。
Python
10.2K
5ポイント
R
Runno
Runnoは、JavaScriptツールキットのセットで、ブラウザやNode.jsなどの環境で複数のプログラミング言語のコードを安全に実行するためのものです。WebAssemblyとWASIを通じてサンドボックス化された実行を実現し、Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++などの言語をサポートし、Webコンポーネント、MCPサーバーなどの統合方法を提供します。
TypeScript
9.7K
5ポイント
N
Netdata
Netdataはオープンソースのリアルタイムインフラストラクチャ監視プラットフォームで、毎秒の指標収集、可視化、機械学習による異常検出、自動化アラートを提供し、複雑な構成なしで全スタックの監視を実現します。
Go
9.2K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
9.2K
4ポイント
U
Uniprof
uniprofは、CPUパフォーマンス分析を簡素化するツールで、複数のプログラミング言語とランタイムをサポートし、コードの変更や依存関係の追加なしに、Dockerコンテナまたはホストモードでワンクリックでパフォーマンスプロファイリングとホットスポット分析を行うことができます。
TypeScript
8.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
21.1K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
71.0K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
17.3K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
32.4K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
18.4K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
25.5K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.1K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
29.3K
4.5ポイント
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