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郑文峰的博客

使用n8n对接飞书多维表格 服务启动时出现 OOM Bug 通缉令 一次服务升级时pg表DDL执行超时失败 Go语言高效IO缓冲技术详解 Go语言延迟初始化(Lazy Initialization)最佳实践 Go语言字符串拼接性能对比与优化指南 Go语言结构体内存对齐完全指南 Go语言空结构体:零内存消耗的高效编程 Go语言堆栈分配与逃逸分析深度解析 Go语言原子操作完全指南 Go语言内存预分配完全指南 Go语言不可变数据共享:无锁并发编程实践 Go语言零拷贝技术完全指南 Go语言遍历性能深度解析:从原理到优化实践 Go语言Interface Boxing原理与性能优化指南 Go协程池深度解析:原理、实现与最佳实践 使用etcd分布式锁导致的协程泄露与死锁问题 基于pre-commit的Python代码规范落地实践 初识 MCP Server pulsar阻塞导致logstash无法接入日志 django-prometheus使用及源码分析 kube-proxy源码分析 kubernetes service如何通过iptables转发 tcp缓存引起的日志丢失 django-apschedule定时任务异常停止 理解calico容器网络通信方案原理 理解flannel的三种容器网络方案原理 理解Linux IPIP隧道 理解VXLAN网络 理解Linux TunTap设备 快速了解iptables kafka中listener和advertised.listeners的作用 django rest_framework 分页 django后端服务、logstash和flink接入VictoriaMetrics指标监控 python中import原理 docker容器单机网络 手动实现docker容器bridge网络模型 mysql之MVCC原理 mysql之日志 使用java开发logstash的filter插件 使用python实现单例模式的三种方式 redis之缓存 redis之分片集群 redis之哨兵机制 redis之主从库同步 redis之持久化 redis之五种基本数据类型 go中如何处理error pod中将代码与运行环境分离 友链 ddt源码分析 python装饰器的使用方法 读书笔记:如何阅读一本书 使用ddt实现unittest的参数化测试 分布式锁 使用kubeadm安装k8s 优化gin表单的错误提示信息 gin中validator模块的源码分析 go简单使用grpc python简单使用grpc k8s之PV、PVC和StorageClass k8s之StatefulSet k8s之DaemonSet k8s之Job和CronJob k8s之ConfigMap和Secret k8s之Service k8s之Pod k8s之Deployment 容器的本质 docker容器 python迭代器与生成器 python元编程 python垃圾回收机制 python上下文管理器 django rest_framework使用jwt django rest_framework异常处理 django rest_framework 自定义文档 django压缩文件下载 django rest_framework使用pytest单元测试 django restframework choice 自定义输出数据 django Filtering 使用 django viewset 和 Router 配合使用时报的错 django model的序列化 django中使用AbStractUser django.core.exceptions.ImproperlyConfigured Application labels aren't unique, duplicates users django 中 media配置 django 外键引用自身和on_delete参数 django 警告 while time zone support is active Flask使用flask_socketio实现websocket flask结合mongo tornado 文件上传 tornado 使用jwt完成用户异步认证 tornado 用户密码 bcrypt加密 tornado 结合wtforms使用表单操作 tornado finish和write区别 tornado 使用peewee-async 完成异步orm数据库操作 pyspark streaming简介 和 消费 kafka示例 使用hue创建ozzie的pyspark action workflow count的性能优化
使用dify对接飞书多维表格
2026-02-24 · via 郑文峰的博客

# 前言

之前有分享如何使用n8n对接飞书多维表格 (opens new window),本文是分享如何使用 dify 通过麦当劳的mcp mcd (opens new window)来获取麦麦省券列表并写入到飞书的多维表格中。

17722809972511772280996792.png

# 创建飞书工作台

参考: 创建飞书工作台 (opens new window)

# 创建多维表格并关联应用

创建多维表格,添加表头:优惠卷标题、优惠卷状态、优惠卷标签、优惠卷图片

17722811272521772281127085.png

给当前多维表格添加上面新增的应用。

17718979023721771897901411.png

17718979543721771897953751.png

# 获取 mcd mcp 的token

参考:获取 mcd mcp 的token (opens new window)

# dify创建应用

因为 dify (opens new window) 可以免费试用,所以我们直接进入平台点击创建空白应用。

17722813213971772281321377.png

选择工作流,输入应用名称创建即可。

17722814642531772281463552.png

选择从用户输入作为开始节点。

17722815292521772281528810.png

# 配置 mcd mcp 节点

在工具中新增 MCP 服务

17722816772541772281676567.png

表单中填入 MCP 的相关信息

服务端点 URL:https://mcp.mcd.cn 请求头:Authorization Bearer {token}

17722824702551772282469385.png

回到工作室打开你的应用进行编排,创建下一个节点,选择工具搜索你创建的 MCP 服务名称,再选择 available-coupons 来创建节点,该节点回返回优惠卷列表。

17722827092551772282709163.png

可以直接运行测试查看响应结果。

17722829932551772282992591.png

# 构造飞书的请求数据

返回的数据是一个 json 格式的数据,需要将提取成插入飞书的请求数据结构。

创建一个代码执行的节点。

17722831392561772283138701.png

输入变量选择data,输出变量result,类型为 String,代码选择python3,代码内容如下:

import json

def main(arg1) -> str:
    ret = []
    for record in arg1:
        ret.append({
            "优惠卷图片": record["couponImage"],
            "优惠卷标题": record["couponName"] ,
            "优惠卷状态": record["couponStatus"],
            "优惠卷标签": record["label"]
        })
    return {"result": json.dumps(ret)}

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17722831932561772283192973.png

# 配置飞书多维表格

在插件的市场中搜索飞书可以找到飞书多维表格,选中并进行安装。

17722837732001772283773172.png

然后回到工作室自己的应用中,创建下一个节点,在工具中搜索飞书,选择新增多条记录。

17722839202571772283919465.png

节点中填入多维表格的 app_token 和 table_id,获取方式参考:

记录变量使用变量上一个阶段的输出变量result

17722841302581772284129950.png

# 运行

点击右上角的运行

17722864522621772286451430.png

运行结束后,可以看到优惠卷信息已经写入到飞书的多维表格中了

17722865102621772286510111.png