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│ Lark MCP │ │ Claude Code │ │ 本地应用 │
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│ - 消息同步 │ │ - MCP集成 │ │ - UI界面 │
│ - 群组管理 │ │ - 数据处理 │ │ - 本地存储 │
│ - 用户信息 │ │ - Claude API调用 │ │ - 任务管理 │
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│ Claude API │
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│ - 智能提取 │
│ - 内容总结 │
│ - 记忆生成 │
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设置Claude Code环境
- 安装和配置Claude Code
- 创建项目结构
- 熟悉MCP协议
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Lark MCP集成
# 使用Claude Code创建MCP客户端 claude-code create lark-mcp-client -
基础数据获取
- 连接Lark MCP服务器
- 获取用户消息列表
- 获取群组信息
- 测试数据同步
// Claude Code项目结构
├── src/
│ ├── mcp/
│ │ ├── lark-client.js // Lark MCP客户端
│ │ ├── message-handler.js // 消息处理
│ │ └── sync-manager.js // 同步管理
│ ├── storage/
│ │ ├── database.js // 本地数据库
│ │ └── models.js // 数据模型
│ └── claude/
│ └── api-client.js // Claude API调用
├── data/ // 本地数据存储
└── config/
└── config.json // 配置文件- ✅ 成功连接Lark MCP
- ✅ 能获取到消息数据
- ✅ 本地存储消息历史
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消息预处理
// Claude Code处理逻辑 class MessageProcessor { async processNewMessages(messages) { const filtered = this.filterRelevantMessages(messages); const structured = this.structureData(filtered); return await this.saveToLocal(structured); } }
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Claude API集成
// 调用Claude API进行智能分析 async function extractTodos(messageText) { const response = await window.claude.complete(` 分析以下Lark消息，提取其中的任务信息： 消息内容: "${messageText}" 请以JSON格式返回： { "hasTodo": boolean, "tasks": [ { "title": "任务标题", "description": "详细描述", "assignee": "负责人", "dueDate": "截止时间", "priority": "high/medium/low" } ] } `); return JSON.parse(response); }
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本地数据库设计
-- SQLite数据库结构 CREATE TABLE messages ( id TEXT PRIMARY KEY, content TEXT, sender TEXT, timestamp DATETIME, chat_type TEXT, processed BOOLEAN DEFAULT FALSE ); CREATE TABLE todos ( id TEXT PRIMARY KEY, title TEXT, description TEXT, assignee TEXT, status TEXT DEFAULT 'pending', priority TEXT DEFAULT 'medium', due_date DATE, source_message_id TEXT, created_at DATETIME, updated_at DATETIME ); CREATE TABLE memories ( id TEXT PRIMARY KEY, title TEXT, content TEXT, type TEXT, participants TEXT, related_todos TEXT, created_at DATETIME );
- ✅ 消息能自动处理并存储
- ✅ Claude API成功提取任务信息
- ✅ 数据库正常运行
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上下文感知提取
// 增强的Claude提示词 async function extractWithContext(messages, userProfile, projectContext) { const prompt = ` 你是一个专业的项目管理助手，负责从团队对话中提取任务信息。 上下文信息： - 用户：${userProfile.name} (${userProfile.role}) - 当前项目：${projectContext.projects.join(', ')} - 团队成员：${projectContext.members.join(', ')} 对话历史： ${messages.map(m => `${m.sender}: ${m.content}`).join('\n')} 请分析并提取： 1. 明确的任务分配 2. 隐含的工作项 3. 决策和重要信息 4. 需要跟进的事项 返回JSON格式... `; return await window.claude.complete(prompt); }
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批量处理优化
// Claude Code后台任务 class BatchProcessor { async processPendingMessages() { const pending = await this.db.getPendingMessages(); const batches = this.createBatches(pending, 10); for (const batch of batches) { await this.processBatch(batch); await this.sleep(1000); // 避免API限流 } } }
- ✅ 提取准确率提升到85%+
- ✅ 能处理复杂的多轮对话
- ✅ 支持批量处理历史消息
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智能总结生成
async function generateMemory(completedTodos, relatedMessages) { const prompt = ` 基于以下已完成的任务和相关讨论，生成一份工作记忆总结： 完成的任务： ${completedTodos.map(t => `- ${t.title}: ${t.description}`).join('\n')} 相关讨论： ${relatedMessages.map(m => `${m.sender}: ${m.content}`).join('\n')} 请生成： 1. 工作总结 2. 关键决策 3. 经验教训 4. 后续建议 以JSON格式返回记忆内容... `; return await window.claude.complete(prompt); }
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模式识别和推荐
async function analyzeWorkPatterns(userHistory) { const prompt = ` 分析用户的工作模式，提供个性化建议： 用户工作历史：${JSON.stringify(userHistory)} 请分析： 1. 工作习惯和偏好 2. 高效时间段 3. 常见的延期原因 4. 改进建议 返回分析结果... `; return await window.claude.complete(prompt); }
- ✅ 能生成有价值的工作总结
- ✅ 识别个人和团队工作模式
- ✅ 提供有用的改进建议
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实时数据同步
// 前端与Claude Code通信 class DataSync { constructor() { this.ws = new WebSocket('ws://localhost:8080'); this.setupEventHandlers(); } async getTodos() { return await fetch('http://localhost:3001/api/todos').then(r => r.json()); } async syncWithLark() { return await fetch('http://localhost:3001/api/sync', { method: 'POST' }); } }
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数据可视化
// 使用之前创建的React应用，增加数据绑定 const Dashboard = () => { const [todos, setTodos] = useState([]); const [memories, setMemories] = useState([]); useEffect(() => { // 连接本地API获取数据 dataSync.getTodos().then(setTodos); dataSync.getMemories().then(setMemories); }, []); return ( // 渲染界面... ); };
- ✅ 前端界面与后端数据完全同步
- ✅ 用户操作响应流畅
- ✅ 支持离线查看
# 启动MCP客户端
claude-code run lark-sync
# 启动API服务器
claude-code serve --port 3001
# 启动前端开发服务器
npm run dev{
"lark": {
"mcp_server": "lark://mcp.larksuite.com",
"credentials": "your-credentials"
},
"claude": {
"api_key": "your-claude-api-key",
"model": "claude-sonnet-4-20250514"
},
"database": {
"path": "./data/todos.db"
},
"sync": {
"interval": 300000,
"batch_size": 10
}
}- 数据完全本地化，隐私安全
- 离线可用，不依赖网络
- 快速响应，无延迟
- Claude API提供高质量的分析
- 上下文感知的任务提取
- 个性化的工作建议
- MCP协议标准化集成
- Claude Code提供强大的自动化能力
- 模块化架构便于维护
- 只在需要时调用Claude API
- 本地缓存减少重复请求
- 批量处理提高效率
| 阶段 | 时间 | 重点 | Claude Code任务 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段 | 1-2周 | MCP集成 | 建立Lark连接 |
| 第二阶段 | 2-3周 | 数据管道 | 消息处理自动化 |
| 第三阶段 | 2-3周 | 智能分析 | Claude API集成 |
| 第四阶段 | 3-4周 | 记忆系统 | 高级分析算法 |
| 第五阶段 | 2-3周 | 界面完善 | API服务化 |