丞相 / Minister

把 Claude Code 塞进飞书，给你的团队加一个全能同事。

English

丞相是一个基于 Claude Code 的飞书 AI 助手框架，为企业团队打造。它不是又一个聊天机器人——它是一个住在飞书里的同事，能直接帮你发消息、建任务、写文档、排日程、操作多维表格，说完就办，不用你再动手。

十人团队用它分担杂活，一人公司拿它当全能搭档，都合适。

丞相为每位同事维护专属记忆。你说过"我的周报喜欢分三段写"，它就记住了，下次直接照做。张三的习惯是张三的，李四的偏好是李四的，互不干扰。会话断了、服务重启了，记忆都还在。

底层，丞相通过 MCP 协议将飞书 API 暴露给 AI 引擎，让 AI 拥有真正的执行力而不只是生成文本。支持 Claude Code 和 OpenAI Codex 双引擎，通过一个环境变量即可切换。整个项目用 TypeScript 写成，Bun 驱动，Docker 一键部署。

Minister 是什么?

丞相是一个开源的飞书 AI 助手框架。你在飞书群里或私聊中 @ 它，背后的 Claude 会理解你的意图并直接行动：帮你发消息、建任务、写文档、排日程、查多维表格。不是给你一段文字让你自己去操作，而是它替你把事情办了。

技术层面，丞相通过 MCP 协议将飞书 API 暴露给 AI 引擎（支持 Claude Code 和 OpenAI Codex 双引擎切换），WebSocket 长连接接收消息，流式卡片实时展示处理进度。整个项目用 TypeScript 单体仓库组织，Bun 驱动，Docker 一键部署。

为什么选丞相？

项目结构

packages/
  shared/        共享类型与配置
  bot-server/    飞书机器人服务（WebSocket 长连接 + Admin HTTP API）
  feishu-mcp/    MCP 工具服务，向 Claude 暴露飞书 API
  admin-ui/      管理后台前端（React + Vite SPA）

机器人服务接收飞书消息后，启动 AI 引擎子进程（Claude Code 或 Codex CLI，由 ENGINE_TYPE 环境变量决定）进行流式 JSON 输出处理，并通过交互式卡片实时展示进度。每个用户的会话独立管理，30 分钟自动过期，支持对话延续。

管理后台

丞相内置了一个 Web 管理后台，通过飞书账号登录，无需额外部署。管理后台与机器人服务运行在同一个进程中，提供以下能力：

个人配置 — 管理你自己的 AI 行为。自定义系统提示词（System Prompt），覆盖全局默认值或恢复默认；管理 MCP 服务器（支持 stdio / SSE / HTTP 三种类型，在线测试连接，敏感 Token 自动脱敏）；管理 Skill（创建、编辑、启停，也可从内置模板创建）；编辑 CLAUDE.md 个人记忆。

群组配置 — 为不同群聊设置不同的 AI 人格和行为策略。每个群可以有独立的系统提示词、MCP 服务器和 Skill；行为控制包括是否需要 @机器人才触发、是否允许自动执行工具、成员白名单。

配置继承 — 三层优先级：系统默认 < 个人配置 < 群组配置。管理后台会可视化展示配置的来源和继承链，让你清楚每项配置实际生效的是哪一层。

个人工作区

每位用户在 data/worktrees/{open_id}/ 下拥有完全隔离的个人工作区，包含两个核心文件：

data/worktrees/{open_id}/
├── CLAUDE.md              # 用户专属记忆，跨会话持久保留
└── .claude/
    └── settings.json      # 用户专属配置（MCP、权限等）

记忆持久化：当用户表达偏好、习惯或常用指令时（比如"记住我喜欢三段式周报"），Claude 会自主写入 CLAUDE.md。每次启动时 Claude 原生读取该文件，无需重新说明——即使会话过期或服务重启，记忆依然在。

专属 MCP 与 skill：每位用户拥有独立的 .claude/settings.json，可以通过自然语言让 Claude 为自己扩展能力：

• 接入第三方 MCP 服务（如 GitHub、Jira、自定义内部系统）
• 写入 CLAUDE.md 定义个人 skill（特定格式模板、专属工作流、常用提示词库）
• 调整权限策略，适配自己的使用场景

举例——你可以对丞相说：

"帮我在 settings.json 里添加 GitHub MCP，我的 Token 是 xxx"

丞相会直接修改你的 settings.json，下次对话起 GitHub 工具就对你生效，对其他用户没有任何影响。

安全隔离：工作区目录使用文件系统权限限制，系统提示词中有明确的多层防护规则，禁止任何跨用户的读写操作。

MCP 工具集

MCP 服务提供六大类工具，供 Claude 与飞书进行交互：

环境要求

• Bun v1.x
• 一个飞书自建应用（在 open.feishu.cn 创建）
• AI 引擎二选一：
  • Claude Code CLI + Anthropic API Key（默认）
  • Codex CLI + OpenAI API Key

飞书应用配置

在飞书开放平台创建自建应用后，完成以下配置：

1. 订阅方式：进入事件与回调页面，选择"使用长连接接收事件"（WebSocket），不要使用 HTTP 回调。
2. 事件订阅：添加 im.message.receive_v1（接收消息）。
3. 权限管理：开通 MCP 工具所需的 API 权限（消息、任务、通讯录、日历、文档、多维表格等）。完整权限清单见 config/feishu-permissions.json。
4. 管理后台登录：进入安全设置，在"重定向 URL"中添加管理后台的 OAuth 回调地址。该地址必须与 .env 中的 ADMIN_BASE_URL 严格一致（包括协议和端口），格式为 {ADMIN_BASE_URL}/api/v1/auth/callback。例如本地开发时添加 http://localhost:3000/api/v1/auth/callback。

快速开始

1. 克隆并安装依赖：

git clone <repo-url> minister
cd minister
bun install

1. 配置环境变量：

cp config/.env.example .env
cp config/claude.env.example config/claude.env
# 分别编辑两个文件，填入对应凭据

.env 存放飞书凭据和管理后台配置：

FEISHU_APP_ID=your_app_id
FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret
ADMIN_BASE_URL=http://localhost:3000

ADMIN_BASE_URL 是管理后台的外部访问地址，用于构造飞书 OAuth 回调链接。本地开发填 http://localhost:3000，生产环境填你的实际域名（如 https://admin.example.com）。另外两个可选项：ADMIN_PORT 控制监听端口（默认 3000），ADMIN_JWT_SECRET 用于签发登录令牌（生产环境务必设置一个随机字符串）。

config/claude.env 存放所有 Claude Code 配置——API Key、接入地址、模型、代理、settings.json 覆盖项等。完整配置项见 config/claude.env.example。

如需使用 Codex 引擎，在 .env 中额外设置：

ENGINE_TYPE=codex
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

并编辑 config/config.toml 配置模型和 Provider（参考文件内注释）。

1. 生成 .claude/settings.json（本地可选，Docker 中自动执行）：

bun run generate-settings

1. 启动：

bun run bot     # 启动机器人服务（同时启动管理后台 HTTP 服务）
bun run mcp     # 启动 MCP 服务（由 Claude CLI 内部调用）

启动后访问 http://localhost:3000（或你配置的 ADMIN_BASE_URL）即可进入管理后台，通过飞书账号登录。

Docker 部署

docker compose up -d

Docker 镜像基于 oven/bun:1-debian 构建，Claude CLI 在构建阶段自动安装。容器启动时会根据 ENGINE_TYPE 自动完成配置——Claude 引擎生成 .claude/settings.json，Codex 引擎则将 config/config.toml 写入 ~/.codex/config.toml 并附加 MCP 服务定义。所有引擎行为均可通过环境变量控制。

技术栈

• 运行时: Bun
• 语言: TypeScript
• 飞书 SDK: @larksuiteoapi/node-sdk
• MCP SDK: @modelcontextprotocol/sdk
• 校验: Zod
• 后端框架: Hono（Admin API + 静态托管）
• 前端: React + Vite + React Router

协议

本项目采用 Apache License 2.0 开源协议。允许商业使用，但使用时必须保留原始版权声明与项目来源说明。