使用说明

MCP Slack Bot 设置指南

一个与MCP（模型上下文协议）服务器集成的Slack机器人，用于提供智能查询响应。

特点/功能

先决条件

Python 3.9或更高版本
Docker 和 Docker Compose
拥有管理员访问权限的Slack工作区
Ollama（用于本地大型语言模型）或OpenAI API密钥

快速入门

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Saliha067/mcp_slack_bot.git
cd mcp_slack_bot

2. 安装Python依赖项

pip install -r requirements.txt

3. 创建Slack应用

访问 https://api.slack.com/apps
点击“创建新应用”→“从头开始”
为您的应用命名并选择工作区
首选 OAuth & 权限：
- 添加机器人令牌范围：
  - app_mentions:read
  - chat:write
  - im:history
  - im:read
  - channels:history
- 将应用程序安装到工作区
- 复制 机器人用户OAuth令牌 （以……开始 xoxb-）
首选 套接字模式：
- 启用套接字模式
- 生成 应用级令牌 和；与；带有 connections:write 范围
- 复制令牌（以...开头 xapp-)
首选 事件订阅：
- 启用事件
- 订阅： app_mention， message.im

4. 配置环境

创造 .env 文件：

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-bot-token
SLACK_APP_TOKEN=xapp-your-app-token
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
LLM_MODEL=qwen2.5:7b
ENVIRONMENT=prod

环境选项：

ENVIRONMENT=prod - 仅支持HTTP/可流式传输的MCP服务器
ENVIRONMENT=dev - 所有MCP服务器类型（HTTP + stdio）

5. 配置MCP服务器

编辑 servers_config.json：

{
  "servers": [
    {
      "name": "VictoriaMetrics",
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "allowedTools": ["query", "metrics", "labels"]
    }
  ]
}

6. 启动Docker服务

docker-compose up -d

这开始于：

VictoriaMetrics（指标数据库）运行在8428端口
MCP-VictoriaMetrics（MCP 服务器）在端口 3000 上运行

7. 加载测试数据（可选）

chmod +x scripts/load_test_data.sh
./scripts/load_test_data.sh

8. 启动机器人

python main.py

使用方法

在Slack中

提及该机器人：

@your-bot What's the CPU usage on server1?

直接消息：

List all available metrics

多服务器查询：

What's the Bitcoin price and show me CPU metrics?

生成示例问题

python scripts/generate_sample_questions.py

配置

服务器类型

HTTP/可流式传输（生产环境）：

{
  "name": "VictoriaMetrics",
  "type": "http",
  "url": "http://localhost:3000/mcp",
  "allowedTools": ["query", "metrics"]
}

Stdio（仅限开发）：

{
  "name": "LocalFilesystem",
  "type": "stdio",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"],
  "allowedTools": []
}

工具过滤

允许特定工具：

"allowedTools": ["query", "metrics", "labels"]

允许所有工具：

"allowedTools": []

监测

检查日志：

# Look for tool filtering
grep "Loaded.*tools" 
grep "Blocked execution"
grep "Executing allowed tool"

预期输出：

✅ Loaded VictoriaMetrics (http) server
📦 Loaded 7 tools from 'VictoriaMetrics'
✅ Executing allowed tool: query with args: {...}
🚫 Blocked execution of disallowed tool: active_queries

Docker 命令

# Start services
docker-compose up -d

# View logs
docker-compose logs -f

# Stop services
docker-compose down

# Restart services
docker-compose restart

故障排除

机器人未响应：

检查Slack令牌 .env
验证是否提到了机器人或在私信中
检查机器人是否已被邀请加入频道

MCP服务器连接失败：

验证正在运行的Docker容器： docker-compose ps
检查MCP服务器URL servers_config.json
测试端点： curl http://localhost:3000/mcp

工具执行被阻止：

检查 allowedTools 在 servers_config.json
审查日志以过滤消息
验证工具名称是否完全匹配

项目结构

mcp_slackbot/
├── main.py                  # Bot entry point
├── .env                     # Environment variables
├── servers_config.json      # MCP server configuration
├── docker-compose.yml       # Docker services
├── requirements.txt         # Python dependencies
├── utils/
│   ├── slack_bot.py        # Slack integration
│   ├── server.py           # MCP server client
│   ├── chatbot.py          # LLM integration
│   ├── config.py           # Configuration loader
│   ├── tool.py             # Tool definitions
│   └── prompt_manager.py   # Prompt management
├── scripts/
│   ├── load_test_data.sh              # Load sample metrics
│   └── generate_sample_questions.py   # Generate test queries
└── prompts/
    └── prompts_config.yaml  # LLM prompts

添加新的MCP服务器

添加到 servers_config.json：

{
  "name": "MyServer",
  "type": "http",
  "url": "http://localhost:8000/mcp",
  "allowedTools": ["tool1", "tool2"]
}

重启机器人：

python main.py

生成问题：

python scripts/generate_sample_questions.py

安全注意事项

使用 ENVIRONMENT=prod 在生产环境中（仅限HTTP）
配置 allowedTools 限制工具访问
永远不要承诺 .env 文件
在生产环境中使用密钥管理
定期审查工具执行日志

支持

问题：https://github.com/Saliha067/mcp_slack_bot/issues
MCP 文档：https://modelcontextprotocol.io/
Slack API: https://api.slack.com/

致谢/制作人员名单

MCP 简单聊天机器人示例。