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Dingtalk Ai Table

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  • modelscope.cn

Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.

About

dingtalk-ai-table is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps developers move faster with AI-assisted coding.

  • dingtalk-ai-table
  • AI & Agent Building
  • AI-coding skill

Dingtalk Ai Table by the numbers

  • 16 all-time installs (skills.sh)
  • Ranked #11,040 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Jul 7, 2026 (Skillselion catalog sync)
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What it does

Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.

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钉钉 AI 表格操作(新版 MCP)

新版 MCP schema 工作:

  • Base:baseId
  • Table:tableId
  • Field:fieldId
  • Record:recordId

不要再用旧版 dentryUuid / sheetIdOrName / fieldIdOrName

版本守门规则(每个 MCP Server 地址只强制检查一次)

在真正开始任何 AI 表格操作前,必须先检查当前 mcporter 注册的 dingtalk-ai-table MCP server 实际返回的 tools schema。但这个检查不该每次都重复做;同一个 MCP Server 地址只需要强制检查一次。

一次性检查策略

1. 先读取当前 mcporterdingtalk-ai-table 对应的 MCP Server 地址。 2. 用这个地址生成一个本地检查标记(例如基于完整 URL 或其 hash)。 3. 在工作区保存检查结果,例如放到:

~/.openclaw/workspace/.cache/dingtalk-ai-table/

建议文件名模式:

schema-check-<url-hash>.json

4. 如果当前地址对应的检查标记已经存在,并且结果是“已确认新版 schema”,则跳过重复检查,直接继续后续 AI 表格操作。 5. 只有在以下情况才重新强制检查:

  • 第一次运行,没有检查标记
  • mcporter 里的 MCP Server 地址变了
  • 之前检查结果是旧版 schema / 检查失败
  • 用户明确要求重新验证

强制检查时执行

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

判断标准

如果返回的 tools 仍然是旧版这一套,例如出现:

  • get_root_node_of_my_document
  • create_base_app
  • list_base_tables
  • add_base_record
  • search_base_record
  • list_base_field

或者整体仍然基于:

  • dentryUuid
  • sheetIdOrName
  • fieldIdOrName

那么说明:虽然 skill 文件已经是新版,但 mcporter 里注册的 MCP server 地址还是旧的,不能继续操作。

遇到旧版 schema 时的强制提示

此时必须明确提示用户:

1. 打开这个页面: https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail 2. 点击右侧 「获取 MCP Server 配置」 按钮 3. 复制新的 MCP Server 地址 4. 用新的地址替换 mcporter 里已经注册的 dingtalk-ai-table 地址 5. 替换完成后,再重新执行:

mcporter list dingtalk-ai-table --schema

只有当返回的 tools 已经变成新版 schema,例如出现:

  • list_bases
  • get_base
  • get_tables
  • get_fields
  • query_records
  • create_records
  • update_records
  • delete_records

才允许继续真正的 AI 表格操作。

通过检查后的处理

一旦确认当前 MCP Server 地址返回的是新版 schema,就把结果写入本地检查标记。后续只要 mcporter 里的 dingtalk-ai-table 地址没变,就不要再重复做这一步守门检查。

用户提示文案(可直接复用)

当前 mcporter 里注册的 dingtalk-ai-table 还是旧版 MCP schema,暂时不能按新版技能操作。
请打开 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail ,点击右侧“获取 MCP Server 配置”按钮,复制新的 MCP Server 地址,并替换 mcporter 里已注册的 dingtalk-ai-table 地址。替换后重新检查 schema,确认出现 list_bases / get_base / create_records 等新版 tools 后,再继续操作 AI 表格。

前置要求

安装 mcporter CLI

npm install -g mcporter
# 或
bun install -g mcporter

验证:

mcporter --version

配置 MCP Server

在钉钉 MCP 广场 https://mcp.dingtalk.com/#/detail?mcpId=9555&detailType=marketMcpDetail 获取新版钉钉 AI 表格 MCP 的 Streamable HTTP URL

方式一:直接配置到 mcporter

mcporter config add dingtalk-ai-table --url "<Streamable_HTTP_URL>"

方式二:使用环境变量

export DINGTALK_MCP_URL="<Streamable_HTTP_URL>"
这个 URL 带访问令牌,等同密码,不要泄露。

工作区沙箱

脚本读取本地文件时,会优先使用 OPENCLAW_WORKSPACE 作为允许根目录:

export OPENCLAW_WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"

未设置时默认使用当前工作目录。

核心工具集

Base 层

  • list_bases
  • search_bases
  • get_base
  • create_base
  • update_base
  • delete_base
  • search_templates

Table 层

  • get_tables
  • create_table
  • update_table
  • delete_table

Field 层

  • get_fields
  • create_fields
  • update_field
  • delete_field

Record 层

  • query_records
  • create_records
  • update_records
  • delete_records

推荐工作流

1. 先找 Base

mcporter call dingtalk-ai-table list_bases limit=10 --output json
mcporter call dingtalk-ai-table search_bases query="销售" --output json

2. 再拿 Table 目录

mcporter call dingtalk-ai-table get_base baseId="base_xxx" --output json

3. 再展开表结构

mcporter call dingtalk-ai-table get_tables \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableIds":["tbl_xxx"]}' \
  --output json

4. 字段复杂时读完整配置

mcporter call dingtalk-ai-table get_fields \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","fieldIds":["fld_xxx"]}' \
  --output json

5. 再查 / 写记录

mcporter call dingtalk-ai-table query_records \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","limit":20}' \
  --output json

mcporter call dingtalk-ai-table create_records \
  --args '{"baseId":"base_xxx","tableId":"tbl_xxx","records":[{"cells":{"fld_name":"张三"}}]}' \
  --output json

脚本

批量新增字段

python3 scripts/bulk_add_fields.py <baseId> <tableId> fields.json

fields.json 示例:

[
  {"fieldName":"任务名","type":"text"},
  {"fieldName":"优先级","type":"singleSelect","config":{"options":[{"name":"高"},{"name":"中"},{"name":"低"}]}}
]

兼容项:

  • name 会自动映射为 fieldName
  • phone 会自动映射为 telephone

批量导入记录

python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.csv
python3 scripts/import_records.py <baseId> <tableId> data.json 50

说明:

  • CSV 表头默认按 fieldId 解释
  • JSON 支持:
  • [{"cells": {...}}]
  • [{"fld_xxx": "value"}]

安全规则

  • 文件路径受 OPENCLAW_WORKSPACE 沙箱限制
  • 仅允许读取工作区内 .json / .csv 文件
  • Base / Table / Field / Record ID 都做格式校验
  • 批量上限按 MCP server 实际限制控制:
  • create_fields:最多 15
  • get_tables / get_fields:最多 10
  • create_records / update_records / delete_records:最多 100

调试原则

  • get_base,再 get_tables,必要时 get_fields
  • 不要猜 fieldId
  • 复杂参数一律用 --args JSON
  • singleSelect / multipleSelect 过滤时必须传 option ID,不是 option name

参考

  • API 参考:references/api-reference.md
  • 错误排查:references/error-codes.md

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