🎯TAPD MCP：拯救我们于无聊的重复工作之中！

写在开头

其实这才是文章的标题：使用 TAPD MCP 实现任务的自动同步与快速管理😋

🤔 困境：在飞书和TAPD之间反复横跳是什么体验？

日常小编的需求任务拆分的工作流程大概是这样的：

看流程不算复杂，甚至优于不少企业的管理流程，似乎该"知足常乐"吧！🙊

当然!!!

但作为坚持极客精神的执行者（强行立人设 + 1🙈），重复劳动简直是效率大敌！

从 “技术人视角” 看，第二步的手动同步操作尤为繁琐 —— 虽说程序猿是世界上最"懒"的人，但本质是用智慧消灭无意义的重复。✨✨✨

任何机械性工作都该交给程序处理，腾出时间做更有价值的事（比如……moyu，误，专注工作）

✨ 优化思路：

😎 为什么我们爱飞书？

说实话，飞书真的很香！

其实，更多的是因为日常办公使用的就是飞书沟通。😋

二连追问，企微、钉钉：我们不配？😑

不过，小编这段时间使用下来，确实也感觉飞书的功能非常强大！

特别是📝多维表格功能，Top1!!!

前段时间网上爆火的使用"飞书多维表格+AI=小红书爆款内容"，那效果......啧啧啧，确实牛👍。

讲回来，在使用飞书文档管理我们的需求任务时，也确实是有好处的，起码我所知道的有：

• 
  
• 📊 计划图表：直观展示每个人的任务分配情况，看着舒服~
  
• 📝 多维表格：各种公式随便玩，算工时简直不要太方便！
  
• 💬 即时沟通：有问题？评论一下自动戳同事!
  

😅 那为什么还要用TAPD？

emmm...这就要问问Leader了（小声bb）不过认真说，TAPD确实有它的优势：

• 
  
• 🎯 需求管理更专业
  
• 📈 数据分析很强大
  
• 🔄 工作流程更规范
  

但是...这不代表我们要当复制粘贴工具人啊！(╯°□°）╯︵ ┻━┻

🎉 解救方案：TAPD MCP 来啦！

救星：传送门 🚀🚀🚀

🤖 什么是MCP？

简单来说，MCP就是让AI变得更聪明的一个协议！它可以：

（此处省略一万字。。。。）

🛠️ 开始配置我们的AI助手

支持MCP的AI客户端：

• 
  
• Cursor（推荐）
  
• Windsurf
  
• Claude
  
• Cherry Studio（推荐）
  

第1️⃣步：Python环境配置

为什么要安装Python环境？🤔

Anthropic 为 MCP 提供了官方的 Python 和 TypeScript/Node.js SDK，方便开发者快速构建 MCP 服务或将 MCP 客户端集成到自己的应用中。（参考）

而 TAPD MCP 是使用 Python 开发的，所以要想使用这个MCP，需要先安装Python的环境，它是以uvx命令来运行的。

首先，python环境的安装教程网上非常多，这里就不细嗦了，可以上官网直接下载：传送门。

然后，我们来扩展认识一个新朋友：uv！

uv：一个超快的Python包管理器，比pip快到飞起！🚀 和前端的nvm差不多的东西，uv有一个坑点就是下载python版本的时候，需要🪜🪜🪜。

安装与使用uv的方式不是本章的主要内容，也不细嗦了，可以参考这篇文章：传送门。

本章要求的Python环境版本最低要 3.13+ 🔉🔉🔉 （为啥？当然是 TAPD MCP 要求的🙇）

小编的python版本配置：

其他一些工具对比：

总结：反正你本地需要安装好 Python 3.13 + 的环境，并且安装 uv ，能运行 uvx 命令即可。

第2️⃣步：获取TAPD凭证

每个API账号的权限是不一样的，也可以配置该账号的权限范围：

设置权限范围可以有效的防止AI助手误操作其他项目的情况，这很重要!!!⏰

第3️⃣步：在Cursor中配置MCP

具体配置如下：

{
"mcpServers": {
"mcp-server-tapd": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-tapd",
"--api-user=你的API账号",
"--api-password=你的API秘钥",
"--api-base-url=https://api.tapd.cn",
"--tapd-base-url=https://www.tapd.cn"
]
}
}
}

使用 Ctrl + S 保存后，回到 Cursor Settings 就能看到 TAPD MCP 的服务了，并且它应该是亮绿灯，这说明你配置成功了。🥳

如果配置后，没有亮绿灯，那么你要先可以检查一下TAPD的凭证有没有什么问题，Python的环境有没有 3.13+ 以上， 有没有安装uv，或者重启大法。

如果还不行，就要进行技术的排查了，可以点击 Help -> Toggle Developer Tools ，会调出 Cursor 的控制台，MCP配置不成功的话，控制台是会抛出错误的，拿到错误。

如果你是程序猿就自己分析错误的内容啦，你可以的。👌

如果你非程序猿，咱们就点击下图的第四步，把错误内容丢给AI，给它简单描述一下你的困境，最好选择agent模式，让它帮你修复，你只要不断给它同意、同意、同意即可。😋

🎮 实战：让AI帮我们做任务！

完成配置后，到这里咱们就能进入正式的使用环节了。咱们来开启Cursor的Agent模式，开始来实际使用TAPD MCP Server！

4.1 验证MCP服务是否正常工作

当然，你最好先在TAPD平台上创建一个空间，方便咱们初始验证。

在 TAPD 中，空间是团队协作的基础单元，用于隔离不同项目或团队的数据和权限，每个空间可以有多个项目。

需求是从用户角度描述的独立功能点，是产品研发的核心对象。

任务是在需求下拆分的具体工作项。

TAPD 的业务对象还包括迭代、缺陷、测试计划、测试用例等。

以下是小编创建的一个名叫"橙子果园项目"的空间，TAPD默认会帮我们初始化一些需求、特性啥的。还有，我们可以从地址栏获取到这个空间的唯一ID（workspace_id），通过这个ID能让AI更加精准的自动去操作，也能防止它操作到其他空间中去!!!⏰

其实本质是通过API接口去操作，接口要求传递workspace_id参数，这很正常吧。😋

有了空间ID，接下来咱们来让AI帮我们查询一下这个空间的"需求"列表，如下：

请你使用TAPD的MCP，帮我查询一下这个空间（58195679）中的需求列表。

它仅把"需求"的帮我们查出来了，是不是还不错？👻

初始目的达成，撒花撒花。🌸🌸🌸

4.2 自动化创建需求

能进行查找，基本上TAPD的MCP是能正常使用了，接下来，咱们让AI通过MCP帮我们创建一个需求。

首先，我们先上TAPD上看看创建一个需求要填些什么信息（其实不看也是可以的，它会给你提示）：

能填的东西很多，但是只有标题是必填的，咱们简单的填写一个标题和内容来创建一个需求就行，如下：

帮我创建一个需求，标题为"第一期计划1.0.1"，内容为“项目的基本搭建、架构规划、发布流程部署、缺陷计划、验收标准”。

结果：

是不是挺好，一句话，就让AI帮咱们吭哧吭哧的干活。😍

注意，我们使用的是自然语言，上面小编虽然提供了对话内容，但是也不一定要和我一样，能大致表达你的想法就行。

4.3 自动化创建任务🍊🍊🍊

上面，需求已经创建完了，接下来就要来解决咱们开头提到的实际困境了。

本来按照小编开始的设想，任务的信息应该是AI自动去飞书的平台那边获取的，但是......🙉。

• 
  
• 飞书还没有提供文档这方面的相关MCP，社区倒是有，如：传送门。但是好像不能满足小编心中所想， 还有就是它非官方，不敢用呀，怕夹带私货。😩
  
• 飞书提供了开放的API平台，我们其实可以自己搭一个服务，让AI去访问这个服务拿数据就行，Em...就是要写代码，麻烦，再想想...。😑
  
• 思考了两坤年半后，小编觉得前面配置运行环境，配置MCP已经很麻烦，信息来源这部分应该需要简单化了😋，咱直截了当从飞书文档中复制过来就行啦。
  

日常工作中，小编需要在飞书多维表格里查找对应需求并创建开发任务，如下：

其中，需同步至 TAPD 的核心内容为上图红框部分。

同样，👀咱们可以先去TAPD上看看手动在需求下创建任务的情况是如何的，如下：

刚刚好，内容是正好对应上的。但要每次都得逐个创建任务，面对大量任务时，这操作流程就显得极为繁琐，实在令人困扰！😣

现在，我们可以借助 AI 进行自动化创建，只需将内容复制给它即可。

具体操作是，在多维表格中长按并拖动鼠标选中目标单元格，按下 Ctrl+C 完成复制。

再把内容丢给AI，告诉它帮我们创建任务，如下：

我希望你在"第一期计划1.0.1"的 需求 下创建三个子任务，任务内容如下：

页面样式切图与基本逻辑编写 周北北 3 2025/04/20 2025/04/20

页面接口联调与逻辑完善 周北北 4 2025/04/21 2025/04/21

缺陷修复 周北北 2 2025/04/22 2025/04/24

Em...最终结果是正向的，AI 确实成功帮小编创建好了任务，效果堪称完美💯-1。 不过，就给它打99分吧，因为这一过程并非一帆风顺，其中也遇到了不少难题😅

首先，AI 在区分需求和任务这两个概念时，存在一定困难❗

从用户角度来看，需求和任务的界定清晰明了，但对于程序而言，两者存在层级关系。

TAPD MCP 并未提供专门用于创建任务的独立 API，创建任务与创建需求共用同一个 API，仅通过 "workitem_type_id" 字段来加以区分。从程序设计层面讲，这种方式并无问题，然而却给 AI 的理解带来了挑战，这也恰恰凸显出不同模型推理能力的差异。

起初，AI 将小编的三个任务错误创建成了三个需求。于是，小编想着更换模型，让AI能更好理解我的想法，我从 GPT-4o 切换为 Claude3.7。

Claude3.7确实强大，当它遇到 “任务” 概念无法理解时，会先在 TAPD MCP 提供的全部功能中进行查找，在发现确实没有可直接创建任务的 API 后，又找到了创建需求的 API，并留意到其中有一个参数能够区分需求和任务。

随后，模型沿着这个思路，一步步进行自我引导，并向小编询问关键信息，最终成功完成了任务创建。✅

其次，AI无法很明确字段的定义❗

在上面的TAPD的截图中，可以三个任务已成功创建，但处理人这列还显示为空，这是为什么呢？

"预估工时"字段是正常的，它要在任务详情中查看，小编在 TAPD 平台调整许久，始终无法调出 "处理人" 列。。。

小编通过核查 AI 执行详情与 TAPD 文档发现：

原来是AI把字段搞错了。。。当复制内容涉及多个相近字段时，AI 可能因信息模糊而 "懵圈"，这也是其不确定性之一。因此，明确告知复制内容对应的字段至关重要。

我们再来尝试重新一个创建任务，并向 AI 详细说明 "处理人" 字段：

再帮我创建一个任务：

产品验收小缺陷修复 周北北 1 2025/04/25 2025/04/25

周北北 是处理人owner

从截图可见，这次效果堪称完美了💯💯💯！

经过上一轮 "调教"（其实是上下文连贯的作用😂），AI 已能清晰区分需求与任务的概念。同理，本次明确 "处理人" 字段后，AI 下次便能自动识别，让我们省心不少。

不过，AI 理解仍有小插曲 —— 小编本意不想设置负责人的，AI 却自动添加了，不过问题不大。整体来看，明确字段规则后，AI 协作效率显著提升啦！

TAPD MCP API 详情：

4.4 自动化更新任务状态

需求和任务创建完成后，接下来还有一个问题就是咱们需要时不时去更改任务的状态。虽然操作本身不复杂，只需点击几下，但小编仍觉得有些 "麻烦"—— 尤其是每次登录 TAPD 平台时，若遇到登录状态过期，还需用手机扫码重新登录，实在让人头疼。😕

还有，试想，如果每次完成任务（比如敲完代码）时，能在编辑器旁边顺手告诉 AI，让它帮忙更新任务状态，岂不是更高效？这样一来，写代码和更新任务状态都能在 Cursor 中完成，无需频繁切换平台。

还有还有不仅仅是任务，"缺陷"修复后若能自动更新状态，也能省去反复登录平台修改的麻烦。可见，自动化更新任务状态是个非常实用的操作呀。😀

那么，我们要如何做呢？

一个任务在TAPD平台上通常有以下三种状态：

我们尝试让 AI 将某个任务状态更改为 "进行中" 试试：

在 Claude 3.7 模型下，该操作算是一次成功的。🎉🎉🎉

但此前小编在 GPT-4o 模型中尝试时，初次操作就出现了错误❗

模型未理解 "进行中" 的状态定义，随便选择塞了一个状态进行更新，而 TAPD 平台居然没有对状态值进行有效性验证，直接就成功了😗。此外，GPT-4o 也没有像 Claude 3.7 那样先查询任务状态列表，直接 "盲操作"，推理能力略显不足呀！

不过，在小编向其提供了 TAPD 文档中的任务状态说明后：

它最终也是能正确完成状态的更新，也算可以啦。😋 如果说TAPD更出名一点，文档更友好一点，AI模型的前期训练积累了这方面的内容，其实都问题不大。

看到这里，不知道你有没有存在一些疑问❓是不是好似还有一个隐藏的痛点🙈：

每次对话时，都需要提供精确的任务名称作为匹配标准。虽然不算太麻烦，但是如果能更简洁一点，那肯定是更简洁好呀。在某些AI模型的视角下，如果存在名称相近的任务，就容易混淆，它容易"乱来"。但有一些模型比较聪明一些，相近或者模糊的任务名称也是可以的，AI会列举任务名称相近的任务，一个一个咨询你是否执行，也可能是 AI 先查询任务列表，再从结果中定位目标任务进行状态修改。这样一来，即使任务名称相近，也能通过列表精准匹配，这样操作效率与准确度反而更高了。

总的来说，尽管不同模型的表现有差异，但通过合理引导和补充规则，都问题不大，能满足实际需要了。👻

🚀 未来展望

• 
  
• 🔄 通过飞书开放平台的 API，实现任务自动同步。
  
• ⏳设置定时任务，定期同步两个平台的数据。
  
• 🎯 自动帮我们写代码？
  
• 💪 可以专注于更有意义的工作
  

随着 AI 技术的发展，咱们可以期待更多智能化的协作方式。希望本章的分享能帮助大家从重复的工作中解放出来，毕竟生活不只有搬砖，还有诗和远方呢！(๑•̀ㅂ•́)و✧

至此，本篇文章就写完啦，撒花撒花。