使用飞书多维表 给 Trae 添加记忆或任务能力！

效果图

步骤一：准备工作

创建飞书企业自建应用 (个人也可以)

1. 登录飞书开发者后台

2. 创建企业自建应用，添加机器人能力

3. 在权限管理页面开通以下权限：

   1. bitable:app（查看、评论、编辑和管理多维表格）
   2. 多维表 相关权限

4. 发布版本

安装 lark-mcp 工具

需要有 node.js 环境

npm install -g @larksuiteoapi/lark-mcp

步骤二：客户端侧授权：配置用户身份登录

1. 复制 <your_app_id> <your_app_secret>

2. 打开终端，执行登录命令：

lark-mcp login -a <your_app_id> -s <your_app_secret>

3. 访问终端回显的授权 URL，完成用户授权

4. 授权成功后，终端会显示success

步骤三：多维表侧授权

1. 进入多维表，点击 【添加文档应用】

2. 搜索你的前面创建的应用名称 并添加应用 ( 你不搜名字 这里 嘛都没有 doge )

右侧小三角注意一下， 可管理 或 可编辑 都行

步骤四：配置 MCP 服务

1. 在 Trae 中打开AI 侧栏 > AI 功能管理 > MCP > 添加 > 手动添加
2. 配置以下 JSON 内容（替换为你的应用信息）：

注意：原本的 mcp 名称为 lark-mcp ，这里改成了 feishu

这种方式，同样适用于其他 AI IDE 或者支持 MCP 协议的应用

如: kiro cursor 等

{
  "mcpServers": {
    "feishu": {
      "command": "lark-mcp",
      "args": [
        "mcp",
        "-a",
        "<your_app_id>",
        "-s",
        "<your_app_secret>",
        "-t",
        "preset.base.default",
        "--oauth"
      ]
    }
  }
}

步骤四：使用 MCP 应用操作多维表格

1. 输入包含以下信息的提示词：

   1. 多维表格的唯一标识（app_token）
   2. 具体操作需求（增删改查）
   3. 操作的数据表字段信息（可选，比如先让 ai 查询字段配置）
   4. 数据内容和格式要求

2. 示例提示词：

Command: use feishu 
 - 利用飞书多维表 API 操作 app_token 为 ___ 的表格：
  重要：在执行任何新增或更新操作前，必须先查询表结构！以每个字段的描述作为所有操作的约束依据。
  - "___" 表（table_id: ___）------ ___ {你这表是干啥的}
  - "___" 表（table_id: ___）------ ___ {你这表又是干啥的}

Command: use feishu 
 -  Use the Feishu multidimensional-table API to operate on the table whose app_token is ___:
  **Important: before any add/update operation, first query the table structure! Use the description of each field as the governing constraint for all operations.**
  - "___" table (table_id: ___) ---  ___ {WTF?}
  - "___" table (table_id: ___) ---  ___ {WTF?}

步骤五：起飞

起飞前需要先去设计一下 多维表的 字段，这块可以自行发挥...

或者偷点懒直接找个 多维表 模板，再不济 让 ai 来设计 doge

推荐一个提示词项目:

能够看到 ai 的大致思考过程

注意：不推荐在消耗 token 的环境下使用！brainstorming_block 会消耗大量的 token ！

github/langyamu/super-ai-system-prompt

效果展示