Kingdee MCP Server —— 让 AI 直接操作金蝶云星空 ERP

⚠️ 本项目为第三方开源，非金蝶官方出品，与金蝶软件（Kingdee）无任何隶属或授权关系。

Kingdee MCP Server 是金蝶云星空（Kingdee Cloud Star）ERP 的 MCP（Model Context Protocol） 服务端，让 Claude、Cursor、Windsurf、Cline 等 AI 助手能够通过自然语言直接操作金蝶 ERP 系统。

官方网站：https://wahailong.github.io/KingdeeMCP/

为什么需要金蝶 MCP？

传统 ERP 操作繁琐，需要在多个界面间切换。有了 金蝶 MCP Server，你可以：

• 直接对 AI 说："查询本月已审核的采购订单"
• 直接对 AI 说："帮我新建一张销售订单"
• 直接对 AI 说："审核这几张入库单"
• 在微信、WhatsApp、Telegram 中通过 OpenClaw 操作金蝶

AI 会自动调用金蝶 API 完成操作，无需手动登录 ERP 界面。

对实施与开发的价值

实施阶段

• 快速验证配置：用自然语言直接查数据，无需登录 ERP 界面逐层点菜单
• 数据核查：批量查询单据状态、库存数量，快速定位问题
• 客户演示：现场说"查一下你们的采购订单"，AI 实时返回结果，演示效果直观

日常使用

• 业务人员自助查询，减少依赖实施人员的频率
• 批量提交、审核单据，替代重复的手工操作
• 通过微信 / WhatsApp 直接操作金蝶，无需打开 ERP 客户端

开发阶段

• 用 kingdee_list_forms、kingdee_get_fields 快速探索表单结构，替代翻文档
• 自然语言调试接口，比手写 API 请求效率更高
• 可作为内部工具基础进行二次开发，快速扩展自定义工具

支持的 AI 客户端

功能特性

• 99 个工具：覆盖生产、成本、资产、审计、采购、销售、库存、财务、委外加工等 16 大业务域
• 元数据动态查询：get_bill_template / validate_bill / refresh_metadata，元数据本地缓存
• 4 个 SQL Server 探查工具：搜索表、搜索字段、查看表结构、金蝶元数据候选发现
• 自然语言操作：用中文直接描述需求，AI 自动转换为 API 调用
• 异步高性能：基于 async/await，支持并发请求
• 自动重试：Session 过期自动重登，连接失败自动重试
• 安全认证：采用金蝶官方 WebAPI 认证，账号密码(ValidateUser)登录，兼容公有云和私有云，无第三方应用授权
• 类型安全：基于 Pydantic 数据验证，参数自动补全
• 易于扩展：基于 FastMCP 框架，轻松添加自定义工具
• 使用示例：提供 9 个常见业务场景示例，覆盖查询、新建、审核、下推等操作

快速安装

pip install kingdee-mcp

或使用 uvx 直接运行（推荐，无需手动安装）：

uvx kingdee-mcp

远程部署（HTTP / SSE 模式）

默认以 stdio 模式运行（本地 MCP 客户端通过子进程调用）。若要把服务部署到服务器、或用网关/托管平台（如 Smithery）远程调用、免客户端安装，可改用 HTTP 类传输：

# SSE 模式（兼容性好，旧客户端首选）
uvx kingdee-mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

# Streamable HTTP 模式（MCP 新版推荐）
uvx kingdee-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

• SSE 端点：http://<host>:<port>/sse
• Streamable HTTP 端点：http://<host>:<port>/mcp

远程模式下仍需金蝶账号密码（通过 KINGDEE_* 环境变量注入）。HTTP 只是传输通道，并不替代金蝶认证——客户端连上来后，工具调用照样要走金蝶 ValidateUser 登录。

也可用环境变量代替命令行参数：KINGDEE_MCP_TRANSPORT（stdio/sse/streamable-http）、KINGDEE_MCP_HOST、KINGDEE_MCP_PORT。

Docker 部署

不想在服务器上折腾 Python 环境的，直接用容器。

方式一：拉现成镜像（最快）

docker run --rm -p 8000:8000 --env-file .env ghcr.io/wahailong/kingdeemcp:latest

镜像随每次发版自动构建推送，latest 跟最新 tag 走，也可以锁定具体版本号如 :0.2.2。

方式二：docker compose（推荐长期运行）

cp .env.example .env      # 填 4 个 KINGDEE_* 变量
docker compose up -d
docker compose logs -f

方式三：本地自己构建

docker build -t kingdee-mcp .
# 国内网络慢可换 pip 源：
docker build --build-arg PIP_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -t kingdee-mcp .

起来之后 MCP 客户端连 http://<宿主机IP>:8000/mcp（Streamable HTTP）。

几个容易踩的点：

• 容器默认以 streamable-http 模式监听 0.0.0.0:8000。别改回 127.0.0.1 —— 那样只有容器内部能连，宿主机映射了端口也访问不到。
• 想让容器当本地 MCP 客户端的子进程用（stdio 模式）：

  docker run -i --rm --env-file .env -e KINGDEE_MCP_TRANSPORT=stdio ghcr.io/wahailong/kingdeemcp:latest
  

• 配置对不对，先自检一把（不起服务，只跑一次金蝶登录）：

  docker run --rm --env-file .env ghcr.io/wahailong/kingdeemcp:latest --check
  

• 容器里跑的是金蝶 API 那部分。SQL Server 直连探查工具还需要额外装微软 ODBC 驱动（msodbcsql18），镜像里只预装了 unixodbc 基础库。

配置教程

第一步：金蝶云星空后台授权

1. 准备一个金蝶云星空账号（建议专用集成账号，不要用 Administrator）
2. 本服务采用**账号密码(ValidateUser)**登录，无需创建第三方应用、也无需 AppID / AppSecret
3. 为该账号分配所需模块的操作权限

第二步：配置 MCP 客户端

在你的 MCP 客户端配置文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "kingdee": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kingdee-mcp"],
      "env": {
        "KINGDEE_SERVER_URL": "http://your-server/k3cloud/",
        "KINGDEE_ACCT_ID": "你的账套ID",
        "KINGDEE_USERNAME": "金蝶账号",
        "KINGDEE_PASSWORD": "金蝶账号密码"
      }
    }
  }
}

配置文件位置：

第三步：重启客户端

配置完成后重启你的 MCP 客户端即可开始使用。

OpenClaw 用户：使用 openclaw mcp set 配置后会自动热加载，无需重启网关。

环境变量说明

⚠️ 从 0.1.0 升级的破坏性变更（重要）

0.2.0 起，登录方式从「第三方应用授权（AppID + AppSecret）」改为「账号密码（ValidateUser）」，旧版的 KINGDEE_APP_ID / KINGDEE_APP_SEC 环境变量已失效。

如果你之前的 MCP 客户端配置里用的是 AppID / AppSecret，升级后会出现登录失败。请按以下方式迁移：

1. 在金蝶云星空创建一个专用集成账号（不要用 Administrator）；
2. 把 MCP 配置里的环境变量改为：删除 KINGDEE_APP_ID、KINGDEE_APP_SEC，新增 KINGDEE_PASSWORD = 该集成账号的密码；
3. 重启 MCP 客户端。

之所以改用账号密码，是因为账号密码(ValidateUser) 是以真实用户身份执行 WebAPI、会携带该用户自身的业务权限（含 WebApi 数据权限控制）；而第三方应用授权(LoginByAppSecret) 以应用身份登录、不携带真实用户权限，报表等依赖数据权限的查询会受应用授权范围限制，无法按用户权限正常执行。

可用工具列表

共 99 个工具，按业务域分组（每组列出代表性工具，完整清单见 src/kingdee_mcp/server.py）：

元数据探查含 4 个 SQL Server 工具（kingdee_discover_tables / kingdee_discover_columns / kingdee_describe_table / kingdee_discover_metadata_candidates），需配置 MCP_SQLSERVER_* 环境变量。

元数据查询

数据查询（只读操作）

单据操作（写操作）

使用示例

配置完成后，在 Claude 或其他 AI 客户端中直接用自然语言操作：

# 查询类
查询最近 20 条已审核的采购订单
查一下物料编码 MAT001 的即时库存
查询客户编码 C001 的所有销售订单
显示本月所有未提交的销售订单

# 操作类
帮我新建一张采购订单，供应商 S001，物料 MAT001，数量 100，单价 10.5
审核这几张采购入库单：12345, 12346, 12347
反审核销售订单 SO2024001

SQL Server 探查工具（可选）

配置 MCP_SQLSERVER_* 环境变量后可用，帮助理解金蝶数据库结构：

典型用法：先问 AI "采购订单在数据库里对应哪张表"，再用 kingdee_describe_table 看字段结构。

支持的单据类型（form_id）

常见问题

Q: 提示认证失败怎么办？ 检查金蝶账号与密码(KINGDEE_PASSWORD)是否正确，该账号是否有对应模块的操作权限。

Q: 连接超时怎么解决？ 检查 KINGDEE_SERVER_URL 是否正确（需包含 /k3cloud/ 后缀），确保服务器可访问。

Q: 支持金蝶云星空公有云吗？ 支持。公有云和私有云使用相同的账号密码(ValidateUser)认证方式，配置方式完全一致。

Q: 用 uvx kingdee-mcp 启动时报 No module named 'mcp.server.fastmcp'？

这是 uvx 的临时环境偶尔没把依赖（mcp）装全导致的，不是包本身的问题（PyPI 元数据已正确声明 mcp[cli]>=1.0.0）。两种解决方式：

1. 清理 uv 缓存后重试：uv cache clean，再重新启动 uvx kingdee-mcp；

2. 或改用 pip 安装 + 模块方式启动（更稳，推荐用于生产）：

   pip install kingdee-mcp
   

   MCP 客户端配置改为：

   {
     "mcpServers": {
       "kingdee": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "kingdee_mcp.server"],
         "env": { "KINGDEE_SERVER_URL": "...", "KINGDEE_ACCT_ID": "...", "KINGDEE_USERNAME": "...", "KINGDEE_PASSWORD": "..." }
       }
     }
   }
   

配合 mcp-sqlserver-introspect 使用

kingdee-mcp 提供两层能力：

第一层：ERP 操作层（kingdee-mcp 内置） 直接操作金蝶单据：查询、新建、提交、审核、下推等。

第二层：数据库理解层（mcp-sqlserver-introspect） 探查 SQL Server 表结构：找表、找字段、理解关联关系。

典型使用场景：

# 场景一：接口映射
问："帮我找采购订单相关的表"
→ mcp-sqlserver-introspect 返回 T_PUR_PurchaseOrder 等表
→ 确认 Kingdee API 字段和数据库字段的对应关系

# 场景二：字段溯源
问："帮我查 FTotalAmount 这个字段在哪些表里"
→ mcp-sqlserver-introspect 返回包含该字段的表列表

# 场景三：数据核查
先用 mcp-sqlserver-introspect 探索表结构
再用 kingdee-mcp 操作 ERP 数据
两者配合，AI 既能理解数据库，又能操作 ERP

mcp-sqlserver-introspect 项目地址：https://gitee.com/lzhrick123/mcp-sqlserver-introspect1

kingdee-mcp 已内置 SQL Server 探查工具（配置 MCP_SQLSERVER_* 环境变量即可使用），无需额外安装 mcp-sqlserver-introspect。

Q: 如何添加自定义工具？ 基于 FastMCP 框架，在 server.py 中添加 @mcp.tool() 装饰器方法即可扩展。

相关链接

• 官方网站
• PyPI 包页面
• MCP 协议文档
• 金蝶云星空官网

贡献者致谢

感谢为本项目贡献代码的开发者：

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。新增单据查询工具建议附带 FORM_CATALOG 条目、常用过滤示例与 mock 测试。

联系方式

• QQ：1724349716
• 邮箱：1724349716@qq.com

License

MIT © WaHaiLong