# 概述
飞书开放平台推出了 MCP（Model Context Protocol） 能力，在原有 OpenAPI 基础上进行了面向 AI 场景的封装与优化，将传统接口调用升级为更适合大模型理解和执行的“工具化能力”，让大模型调用更准确、速度更快、效果更好。通过 MCP，AI 可以更自然地理解业务语义，并以更低的接入成本完成数据读取、写入与业务操作。
当前支持「**云文档**」场景，查看[支持的 MCP 工具集](https://open.larkoffice.com/document/mcp_open_tools/supported-tools)，后续会开放更多场景（如多维表格、日历）。欢迎[反馈](https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcnGy0YNaviYYLjAX8zMqIW3f)您的使用场景 🥳
## 使用场景
用户类型 | 核心目标 | 调用模式 | 如何使用
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个人用户 | 通过自然语言，在自己常用的 AI 工具（如 TRAE、Cursor 等）中轻松调用飞书的强大能力，实现文档创作、信息检索、内容管理等多种场景的自动化。 | **远程调用模式（推荐）**：通过个人授权的方式，让 AI 拥有操作自己飞书账户内信息的权限。
**注意事项**：当前支持「**云文档**」场景，后续会开放更多工具。 | [个人使用飞书远程 MCP 服务](https://open.larkoffice.com/document/mcp_open_tools/end-user-call-remote-mcp-server)
开发者 | 通过编写代码，在自己构建的 AI Agent 中，深度集成飞书的开放能力，希望将 agent 提供给其他人使用。 | **远程调用模式（推荐）**：以应用或个人身份，在自己开发的程序或服务中集成和调用飞书 MCP 能力。
**注意事项**：当前支持「**云文档**」场景，后续会开放更多工具。 | [开发者调用远程 MCP 服务](https://open.feishu.cn/document/mcp_open_tools/developers-call-remote-mcp-server)
开发者 | 通过编写代码，在自己构建的 AI Agent 中，深度集成飞书的开放能力，希望将 agent 提供给其他人使用。 | **本地调用模式（不推荐）**：以应用或个人身份，在自己开发的服务中集成和调用飞书 MCP 能力。
**注意事项**：- 支持全部飞书服务端 OpenAPI 能力，参考[飞书 MCP 工具列表](https://github.com/larksuite/lark-openapi-mcp/blob/main/docs/reference/tool-presets/tools-zh.md)。
- 需开发者自行部署飞书 MCP 服务。 | [本地接入 OpenAPI MCP 概述](https://open.larkoffice.com/document/mcp_open_tools/mcp-overview)
## 云文档场景示例
云文档场景赋予 AI 全面的文档驾驭能力，打通“搜、读、写”链路，让 AI 从单纯的对话者升级为高效的文档协作专家，极大提升知识沉淀与管理的效率。
示例场景 | 实际效果 | 运行记录
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调研今日的 AI 大事件，生成一篇云文档，需要附上要闻的原始链接。 |  | 
根据我的模板 [每周工作总结模板](https://example.com) ，结合本周的 mcp 文档内容生成一份本周工作和回顾的云文档。 |  | 
根据当前的代码项目生成一个完整的技术方案，并且需要增加一个时序图和流程图。 |  | 