关于 feishu-connection
这是一个通过本地 WebSocket 将 Feishu 机器人消息转发到 Clawdbot Gateway 的桥接程序,并将每个 Feishu 聊天映射到一个 Clawdbot 会话。它适合在无需开放入站端口或配置公网 IP 的情况下,将 Feishu 对话接入 AI Agent。
主要功能
- 01连接 Feishu 与 Clawdbot Gateway
- 02将聊天映射到 Clawdbot 会话
- 03通过 Feishu SDK 建立出站连接
- 04筛选群聊消息并决定是否回复
- 05支持 macOS 服务启动
适用场景
- 01将 Feishu 聊天转发给 Clawdbot Agent
- 02处理 Feishu 群聊中的机器人消息
- 03将桥接程序作为 macOS 服务运行
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ xiaomingx/ moltbot-connector-feishu-dingtalk --skill feishu-connection安装后在 Claude Code 中输入/feishu-connection确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
.env.examplebridge.pypyproject.tomlREADME.mdsetup_service.py详细介绍
Feishu 桥接
通过本地 WebSocket 将 Feishu 机器人消息桥接到 Clawdbot Gateway。
架构
Feishu user → Feishu cloud ←WS→ bridge.py (local) ←WS→ Clawdbot Gateway → AI agent
- Feishu SDK 主动建立连接(无需入站端口或公网 IP)
- 桥接程序使用现有的 Gateway 令牌向 Gateway 进行身份验证
- 每个 Feishu 聊天都映射到一个 Clawdbot 会话(
feishu:<chatId>)
设置
1. 创建 Feishu 机器人
- 前往 open.feishu.cn/app → 创建自建应用 → 添加 Bot 能力
- 启用权限:
im:message、im:message.group_at_msg、im:message.p2p_msg - 事件:添加
im.message.receive_v1,将交付方式设为 WebSocket 长连接 - 发布应用(创建版本 → 请求审批)
- 记下 App ID 和 App Secret
2. 存储密钥
mkdir -p ~/.clawdbot/secrets
echo "YOUR_APP_SECRET" > ~/.clawdbot/secrets/feishu_app_secret
chmod 600 ~/.clawdbot/secrets/feishu_app_secret
3. 安装并运行
cd <skill-dir>/feishu-connection
uv sync
FEISHU_APP_ID=cli_xxx uv run python bridge.py
4. 自动启动(macOS)
FEISHU_APP_ID=cli_xxx uv run python setup_service.py
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.clawdbot.feishu-bridge.plist
诊断
# Check service
launchctl list | grep feishu
# Logs
tail -f ~/.clawdbot/logs/feishu-bridge.err.log
# Stop
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.clawdbot.feishu-bridge.plist
群聊行为
只有在以下情况下,桥接程序才会回复:用户 @提及机器人,消息以 ?/? 结尾,包含请求动词(帮/请/分析/总结…),或用名字称呼机器人。在 bridge.py → should_respond_in_group() 中自定义名称列表。
环境变量
| 变量 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|
FEISHU_APP_ID | ✅ | — |
FEISHU_APP_SECRET_PATH | — | ~/.clawdbot/secrets/feishu_app_secret |
CLAWDBOT_CONFIG_PATH | — | ~/.clawdbot/clawdbot.json |
CLAWDBOT_AGENT_ID | — | main |
FEISHU_THINKING_THRESHOLD_MS | — | 2500 |
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